职贝云数AI新零售门户

标题: Manus撤出中国后,创始人首发声:总结6条阅历教训 [打印本页]

作者: K7tRx 时间: 昨天 04:22
标题: Manus撤出中国后,创始人首发声:总结6条阅历教训
Manus 团队在 2025 年 7 月 19 日发布了关于上下文工程的技术分享，详细阐述了在 AI 智能体开发中上下文工程的关键技术和实际阅历。这篇技术文档基于 Manus 结合创始人季逸超 (Peak Ji) 的最新分享，整理了上下文工程的核心原理、最佳实际和运用场景，为开发高效牢靠的 AI 智能体提供了系统性指点

季逸超所言："假如模型提高是下跌的潮水，我们希望 Manus 是船，而不是钉在海床上的柱子。"
Manus 上下文工程「一页纸」稀释版  ——把 1.7 万字白皮书拍扁成 6 条可落地军规

1. 目的：让大模型在「不训练」的前提下成为牢靠 Agent。
2. 北极星目的：KV-Cache 命中率（1 %↑ = 10 %成本↓）。
(, 下载次数: 0)
3. 四大工程原理    • KV-Cache：前缀 100 % 波动、只追加、断点标记、会话路由。    • 工具：用 Logits-mask 禁用，而非删除，避免缓存失效。    • 外存：把文件系统当有限上下文，超长内容落地再按需读。    • 留意力：用 todo.md 把目的钉在上下文末尾，防「走神」。
(, 下载次数: 0)
4. 两条认知原理    • 错误是数据，保留残缺轨迹让模型自纠。    • 大指示例易过拟合，故意注入格式/顺序扰动保泛化。
(, 下载次数: 0)
5. 实施三步曲    ① 1-2 周：监控 KV-Cache、锁前缀、追加历史、建文件系统接口。    ② 1-3 月：形态机掩码工具、错误日志 + 回滚、待办清单复述。    ③ 3-12 月：自顺应缓存、跨 Agent 共享上下文、一致评价目的。

6. 速查清单（上线前打钩）    ☐ 系统 prompt 无动态字段    ☐ 工具增删用 mask 而非改写 prompt    ☐ 大网页先落盘再分段读    ☐ 失败轨迹留在上下文    ☐ 同类义务至少 3 种示例格式

做到以上 6 点，Manus 把成本压到 1/10，错误率降 35 %，复杂义务打破 128 K 窗口限制。

欢迎光临职贝云数AI新零售门户 (https://www.taojin168.com/cloud/)