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🎙️ Podcast EP.152｜高效 AI 代理的上下文工程🧩 從提示工程到上下文工程，讓 AI 更精準、更高效

隨著大型語言模型（LLM）的進化，設計 AI 代理的焦點正從「提示工程（Prompt Engineering）」轉向「上下文工程（Context Engineering）」。這不僅是一種技術轉換，更是一種思維模式的轉變。

📌 本集重點：

• 上下文的本質：有限代幣組成的「注意力資源」

• 上下文工程的目標：提供最小但最具訊號的資訊

• 挑戰與限制：注意力預算有限、長時程任務的上下文稀釋

• 三大技術：

  • 精簡（Compaction）：壓縮無用或冗餘訊息

  • 結構化筆記（Structured Note-taking）：將資訊條理化以利檢索

  • 子代理架構（Sub-agent Architectures）：拆解複雜任務，保持連貫性

• 未來啟示：上下文工程是讓 AI 代理從「能回答」進化到「能持續解決問題」的關鍵

💡 核心啟示：AI 的能力不僅取決於模型本身，更取決於如何設計並善用「上下文」。有效的上下文工程，將是高效 AI 代理的基石。

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💬 你認為未來 AI 設計中，最需要優化的是「模型本身」還是「上下文的使用方式」？

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