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Manus 用几千万美元的学费告诉你他们的上下文工程实际
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作者:
QrO8sdW4Wh
时间:
昨天 13:21
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Manus 用几千万美元的学费告诉你他们的上下文工程实际
↓关注一下成本不高，错过干货损失不小↓
Manus 的结合创始人季逸超发布 Blog 解密上下文工程实际，这是 Manus 团队花了用几千万美元学费，实际各种踩坑，才得到了一些反共识的阅历，非常宝贵。
1、巧用上下文，胜过重头搞
打一末尾，Manus 团队就选择不训练新模型，而是“开箱即用”一个现成的，专注给它“投喂最精髓的上下文信息”。这招让产品迭代飞快，还能紧跟每次新模型发布，零成本晋级！
2、KV 缓存命中率——隐藏的省钱涡轮！
把 KV 缓存想象成“记忆外挂”。只需上下文前缀不变，模型就能复用之前的计算：又快又省！一次缓存命中能省下十倍成本，所以团队想尽办法也要保住前缀不变。
3、上下文只追加，历史绝不改
上下文当日记写：昨天的内容绝不修正！只允许在末尾加新行。哪怕只是改个小小的工夫戳，缓存也会瞬间失效。
4、工具变多了？遮起来，别删掉
随着 AI 助手的工具箱越来越丰富，“货架”也堆满了。之前想动态增删工具，结果搞炸了缓存，还让模型晕头转向。处理方案是：一切工具都留着，但给模型一张“遮罩”，让它只看到当前需求的。
5、文件系统=超级外挂大脑
上下文窗口再大也有极限。Manus 把文件系统变成了“外部大脑”。需求啥？随时按需读取。再复杂的义务也能轻松搞定。
6、错误留着它，别急着擦
AI 助手也会犯错。与其把错误痕迹抹掉，不如留在上下文里。这样模型下次就能知道“坑在哪，记得绕”。
7、多示例提示，加点小变化更香
要是每个例子都长一样，AI 助手就开启“自动驾驶”形式了。Manus 会“撒点小变化”，让模型保持警觉，避免机械反复。
下面是 Manus 上下文工程实际的原文：
https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
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