Manus 押宝下一个战场：“上下文工程”正在拉开差距

Manus 在AI代理项目中的上下文工程实践，总结了几个关键原则： 1. 围绕KV缓存设计 ：为了降低延迟和成本，应通过保持提示前缀稳定和上下文只追加等方式，最大化KV缓存的命中率。 2. 遮蔽而非移除 ：当需要管理大量工具时，应通过在解码时遮蔽（masking）不可用的工具，而不是动态地从上下文中移除它们，以避免缓存失效。 3. 使用文件系统作为上下文 ：将文件系统作为一种无限大小、可持久化的外部记忆，以克服模型上下文窗口的限制。 4. 通过复述操控注意力 ：让代理不断重申其目标（例如，更新一个待办事项文件），可以将其注意力引向核心任务，避免在长任务中“分心”。 5.保留错误内容 ：将失败的尝试和错误信息保留在上下文中，能帮助模型从中学习，避免重复犯错。 6. 避免被少样本示例束缚 ：在上下文中引入多样性，可以防止代理因模仿固定的示例而变得僵化和脆弱。 Manus 押宝下一个战场“上下文工程”，确实使 Manus 在竞争激烈的大模型战场脱身，正如文中所说：如果模型进步是上涨的潮水，我们希望Manus成为那条船，而不是固定在海床上的柱子。 关注我，获取更多 AI 相关知识@程序员wayn