Optimisation des agents: pourquoi l'ingénierie contextuelle ne suffit pas

Dans le monde en évolution rapide des agents de l'IA et des modèles de grands langues, la conversation a rapidement évolué. Il a commencé par l'ingénierie rapide, puis est passé à l'ingénierie contextuelle qui se concentre sur la conservation des informations entre une fenêtre de contexte d'un modèle. Le thème de l'ingénierie contextuelle ne s'arrête pas du tout en tant qu'article de blog publié anthopic sur l'ingénierie contextuelle efficace pour les agents de l'IA récemment.

Alors que l'ingénierie contextuelle est discutée partout, un problème fondamental est ignoré dans tout le contexte est l'optimisation. Jusqu'à ce que ce problème de base d'optimisation de l'invite soit résolu la conservation du contexte sera encore fragile lorsque le modèle ou le poids décalé. Il est possible d'explorer un nouveau concept d'optimisation de l'agent qui considère l'agent non pas comme une invite ou un tampon de contexte mais comme un système complet. Il couvre les invites, la récupération de génération augmentée, la mémoire et l'orchestration d'outils. L'idée est simple. Le contexte seul ne peut garantir la fiabilité, en particulier à mesure que les modèles évoluent. Pour construire des agents durables, l'optimisation doit se produire sur l'ensemble du pipeline. Optimisation des agents: le prochain grand changement au-delà de ...
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