企业级多智能体设计实战
晓寒
前百度资深架构师
3785 人已学习
新⼈⾸单¥59
课程目录
已更新 22 讲/共 42 讲
工程落地篇:从0构建生产级多智能体系统 (2讲)
模块三:上下文管理让Agent拥有记忆,突破Token限制 (2讲)
企业级多智能体设计实战
登录|注册
留言
收藏
沉浸
阅读
分享
手机端
回顶部
当前播放: 19|上下文的生命周期:Bootstrap、剪枝与压缩
00:00 / 00:00
字幕已开启
高清
  • 高清
1.0x
  • 3.0x
  • 2.5x
  • 2.0x
  • 1.5x
  • 1.25x
  • 1.0x
  • 0.75x
  • 0.5x
网页全屏
全屏
00:00
付费课程,可试看
课程介绍|告别“野路子”:转型企业级多智能体架构师
01|拨开迷雾:AI 应用开发的四种架构范式
02|解构智能体:Agent 的解剖学与 ReAct 范式
03|Multi-Agent系统:Agent、Task、Process的协作美学
04|架构师的决断:AI 应用开发选型工具
05|工程全景图:构建企业级多智能体系统的“施工蓝图”
06|工欲善其器:课程学习的基础代码环境准备
07|定义Agent:从“提示词工程”到“人设工程”
08|定义Task——从“步骤控制”到“契约驱动”
09|定义 Process——任务调度与信息传递
10|多模态模型:让你的 Agent 拥有“眼睛”
11|项目实践(一):小红书爆款笔记生成项目
12|工具设计哲学:从 API 到 Agent-Native 的范式跃迁
13|自定义工具封装:构建 Tools 的五步标准 SOP
14|MCP协议:标准化定义工具接口
15|王牌超能力:代码解释器与无头浏览器
16|Skills生态:让Agent接入大量工具
17|项目实战2:能力篇——XiaoPaw飞书本地工作助手
18|从 Prompt 到 Harness:记忆与上下文的设计范式
19|上下文的生命周期:Bootstrap、剪枝与压缩
直播回放|爆火全网的OpenClaw强在哪儿?
直播回放|吃透 Claude Code 核心源码:架构设计与工程细节全解析
本节摘要

欢迎回来!

上节课我们建立了上下文工程的认知框架——记忆的本质是构建 message list,治理的核心是加法和减法。你现在知道了"该做什么",但还不知道"在哪里做"。

这就像一个外科医生,知道病人需要切除肿瘤(减法)和植入支架(加法),但手术刀该从哪里下?什么时候下?

今天这节课,我们要回答的就是这个问题:Agent 的上下文,在它运行的整个过程中,有哪些时刻是你能"动手术"的? 这些时刻,就是上下文的生命周期节点。而且我们不只是讲概念——今天会写真正的代码,用 CrewAI 的 backstory 注入做 Bootstrap,用官方 @before_llm_call Hook 在模型调用前实现剪枝和压缩。


一、 认知原点:上下文生命周期的本质到底是什么?

先把一个关键区别说清楚。

在 Workflow 里,上下文是你直接写的——你决定 Step 1 的输出传给 Step 2,Step 2 的输出传给 Step 3。每一步的 message list 是你在代码里显式构建的,完全可控。

但 Agent 不一样。Agent 运行在 ReAct 循环里:Thought → Action → Observation → Thought → Action → Observation……每一轮循环,模型自己决定调什么工具、传什么参数,工具返回的结果自动塞进 message list。你没法提前知道 Agent 会走哪条路,也没法提前决定 message list 里会有什么。

登录 后留言

精选留言

由作者筛选后的优质留言将会公开显示,欢迎踊跃留言。
收起评论