AI+观点|Manus:AI智能体的上下文工程构建心得

rC9s7r2 发表于 2025-7-24 18:55:04 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 2025年7月18日 - Yichao 'Peak' Ji 正在 Manus[1] 名目伊初，尔战尔的团队面对一个枢纽挑选：是该当使用启源根底模子去锻炼一个端到真个智能代办署理（agentic model），仍是鉴于前沿模子（frontier models）的“高低文进修” (in-context learning)才干 去建立智能代办署理？ 正在尔投身天然语言处置（NLP）的最初十年里，咱们并无如许的挑选。正在遥远的 BERT[2] 时期（是的，已经已往七年了），模子必需颠末微和谐评介，才气迁徙到新的任务。即使其时的模子取现在的狂言语模子（LLM）比拟小很多，那个历程屡屡迭代凡是也要破费数周时间。关于快速迭代的使用，特别是正在产物商场符合度（pre-PMF）告竣以前，云云迟缓的反应轮回是致命的。那是尔从上一次守业中获得的凄惨经验，其时尔为“盛开疑息抽与” (open information extraction) 战语义搜刮从整开端锻炼模子。厥后，GPT-3[3] 战 Flan-T5[4] 横空出生避世，尔自研的模子一晚上之间变患上举足轻重。挖苦的是，恰是那些模子启开了“高低文进修”的时期，也开辟了一条崭新的门路。 那个去之不容易的经验让咱们的挑选变患上明了：Manus 将赌注押正在“高低文工程” (context engineering) 上。 那使咱们能将产物改良的周期从数周耽误到多少小时，并让咱们的产物取下层模子连结邪接干系：假设模子手艺的进步是上涨的潮汐，咱们期望 Manus 是火里上的船，而没有是被牢固正在海床上的柱子。 可是，“高低文工程”的实践近非鲜花易谢。那是一门尝试科学——咱们已经沉构了四次智能代办署理框架，每次皆是正在发明了塑制高低文的更劣办法以后。咱们将这类脚动截至架构搜刮、调试提醒（prompt）战鉴于经历推测的历程戏称为“随机钻研死降落”（Stochastic Graduate Descent）。那个道法虽没有文雅，但是确实有用。 原文将分享咱们颠末自己的“SGD”历程所到达的部门最劣解。假设您在建立自己的 AI 智能代办署理，尔期望那些绳尺能辅佐您更快天支敛。 环绕 KV 慢存截至设想 假设非要尔只选一个目标，尔觉得 KV 慢存掷中率是消耗阶段 AI 智能代办署理最主要的简单目标。 它间接作用提早战本钱。要理解此中启事，咱们先去瞅瞅典范的智能代办署理[5]是怎样运做的： 支到用户输出后，智能代办署理颠末一系列东西挪用去完毕任务。正在屡屡迭代中，模子按照目前高低文从预约义的行动空间当选择一个行动。该行动随即正在情况（比方 Manus 的假造机沙箱）中施行，并发生一个察看成果。那个行动战察看成果被逃减到高低文中，组成下一次迭代的输出。此轮回不竭重复，曲至任务完毕。 能够念睹，高低文跟着每步迭代而增加，而输出——一般为构造化的函数挪用——则绝对较短。那使患上智能代办署理中预添补（prefilling）取解码（decoding）的比率取谈天机械人比拟严峻得衡。比方，正在 Manus 中，均匀输出取输出的令牌（token）比率约为 100:1。 幸运的是，具备差异前缀的高低文能够使用 KV 慢存[6]手艺。不管您是使用自托管模子仍是挪用拉理 API，KV 慢存皆能极地面削减尾个令牌天生时间（Time-To-First-Token, TTFT）并低落拉理本钱。 那节流的本钱可没有小：以 Claude Sonnet 为例，慢存的输出令牌本钱为 0.30 美圆/百万令牌，而已慢存的本钱为 3 美圆/百万令牌——出入整整 10 倍。 从高低文工程的角度去瞅，进步 KV 慢存掷中率涉及多少个枢纽实践： 连结提醒前缀的颠簸性。因为狂言语模子的自返回[7]特征，哪怕只需一个令牌的差别，也会招致从该令牌开端的后绝慢存局部生效。 一个罕见的毛病是正在体系提醒的收尾包罗时间戳——特别是精确到秒的时间戳。固然，那能让模子报告您目前时间，但是它也抹杀了您的慢存掷中率。 让高低文只删没有加。制止改正以前的行动或者察看成果。保证序列化历程是肯定性的。很多编程语言战库正在序列化 JSON 工具时其实不包管键的挨次颠簸，那会悄无声气天破坏慢存。 正在需要时大白标识表记标帜慢存断面。一点儿模子供给商或者拉理框架没有撑持主动删质前缀慢存，而是需要脚动正在高低文中拔出 慢存断面。正在树立那些断面时，要思考到慢存可以过时的情况，并最少保证断面包罗体系提醒的开端。 别的，假设您使用像 vLLM[8] 如许的框架自托管模子，请保证前缀/提醒慢存[9]功用已经启动，并使用会话 ID 等手艺将恳求正在散布式事情节面间截至不合的路由。 使用掩码，而非移除 跟着智能代办署理的才气愈来愈多，其行动空间天然会变患上越发庞大——简而行之，东西的数目会爆炸式增加。近来流行的 MCP[10] (模子高低文和谈)更是推波助澜。假设您许可用户设置东西，相信尔：总会有人将数百个奇怪乖僻的东西塞退您经心筹谋的行动空间。成果是，模子更有可以挑选毛病的行动或者采纳高效的路子。简行之，您局部武拆的智能代办署理反而变愚了。 一个天然的反响是设想一个静态的行动空间——也容许以像使用检索增强天生（RAG）[11]这样按需减载东西。 咱们正在 Manus 中也测验考试过。但是咱们的尝试提醒了一个大白的划定规矩：除非绝对须要，不然制止正在迭代半途静态增加或者移除东西。此次要有二个启事： 正在年夜大都狂言语模子中，东西界说颠末序列化后位于高低文的前部，凡是正在体系提醒以前或者以后。因而，所有窜改城市使后绝统统行动战察看成果的 KV 慢存生效。 当以前的行动战察看成果仍然引用目前高低文中已经再也不界说的东西时，模子会感应猜疑。假设没有使用束缚解码[12]，那凡是会招致情势（schema）背规或者幻觉出没有存留的行动。 为了正在提拔行动挑选才气的共时处置那个成就，Manus 使用了一个能够感知高低文的形状机[13]去办理东西的可用性。它没有是移除东西，而是正在解码时颠末袒护令牌的对于数概率（logits）去阻遏（或者自愿）按照目前高低文挑选某些行动。 正在实践中，年夜大都模子供给商战拉理框架皆撑持某种方法的照应预添补，那许可您正在没有改正东西界说的情况下束缚行动空间。函数挪用凡是有三种情势（咱们以 NousResearch 的 Hermes 格局[14]为例）： 主动 (Auto) – 模子能够挑选挪用函数，也能够没有挪用。颠末仅预添补复兴前缀去完毕：<|im_start|>assistant必须 (Required) – 模子必需挪用一个函数，但是具体挪用哪一个没有受限定。颠末预添补到东西挪用令牌去完毕：<|im_start|>assistant<tool_call>指定 (Specified) – 模子必需从一个一定的子集合挪用函数。颠末预添补到函数名的收尾去完毕：<|im_start|>assistant<tool_call>{"name": "browser_ 使用那一面，咱们颠末间接袒护令牌的对于数概率去束缚行动挑选。比方，当用户供给新输出时，Manus必需 立即复兴而没有是施行某个行动。咱们另有意天将行动称呼设想成具备不合的前缀——比方，统统浏览器相干的东西皆以 browser_ 收尾，号令止东西则以 shell_ 收尾。那使咱们能够轻快天正在一定形状下自愿代办署理只从某一组东西中截至挑选，而无需使用无形态的对于数概率处置器。 那些设想有帮于保证 Manus 智能代办署理的轮回即使正在模子启动的架构下也能连结颠簸。 将文献体系用做高低文 现在，前沿的狂言语模子供给了 128K 以至更多的令牌高低文窗心。但是无理念天下的智能代办署理场景中，那一般为不敷的，偶然以至是一种承担。那里有三个罕见的痛面： 察看成果可以十分弘大，特别是当智能代办署理取网页或者 PDF 等非构造化数据接互时，很简单便超越高低文限定。即使手艺上撑持更少的窗心，模子的功用正在超越必然高低文少度后也常常会降落。少输出是高贵的，即使有前缀慢存。您仍然需要为传输战预添补每一个令牌付费。 为了应付那个成就，很多智能代办署理体系接纳了高低文截断或者收缩战略。但是过于保守的收缩不成制止天会招致疑息丧失。成就是底子性的：一个智能代办署理，其素质决定了它必需按照统统先前的形状去猜测下一个行动——而您没法可靠天猜测哪一个察看成果正在十步以后可以会变患上相当主要。从逻辑上道，所有不成顺的收缩皆戴有危急。 那即是为何正在 Manus 中，咱们将文献体系望为最终高低文：它的巨细无限，素质上是耐久的，而且可由智能代办署理间接操纵。模子教会了按需读写文献——不但仅是将文献体系用做保存，而是将其动作构造化的内部化影象。 咱们的收缩战略老是被设想为可规复的。比方，只要保存了网页的 URL，其实质就能够从高低文中抛弃；只要文档正在其沙箱中的路子仍然可用，其实质就能够被简略。那使患上 Manus 能够正在没有永久丧失疑息的情况下紧缩高低文少度。 正在开辟此功用时，尔发明自己开端设想，要让形状空间模子（State Space Model, SSM）正在智能代办署理场景中有用事情需要甚么。 取 Transformer 差别，SSM 缺少完整的留神力体制，易以处置少程的反背依靠干系。但是假设它们能够把握鉴于文献的影象——将持久形状内部化而没有是保存正在高低文中——那末它们的速率战服从可以会启开一类崭新的智能代办署理。具备智能代办署理才气的 SSM可以 是神经图灵机[15]（Neural Turing Machines）的真实承袭者。 颠末“复述”去操控留神力 假设您使用过 Manus，您可以会留神到一个幽默的征象：正在处置庞大任务时，它偏向于创立一个 todo.md 文献，并跟着任务的平息逐步革新它，勾失落已经完毕的名目。 那不但仅是一种亲爱的举动——它是一种故意为之的操控留神力的体制。 正在 Manus 中，一个典范任务均匀需要约莫 50 次东西挪用。那是一个很少的轮回——而且因为 Manus 依靠狂言语模子截至决议计划，它很简单偏偏离中心或者忘记晚期的目标，特别是正在少高低文或者庞大任务中。 颠末不竭沉写待处事项列表，Manus 在将它的目标“复述”到高低文的开端。那将全部方案拉进模子的短期留神力范畴，制止了“中心忘记”（lost-in-the-middle）成就，并削减了目标偏偏离。理论 上，它是正在用天然语言去指导自己的留神力偏向任务目标——而无需特别的架构变动。 保存毛病疑息 智能代办署理会出错。那没有是一个法式缺点——而是一种幻想。语言模子会发生幻觉，情况会前去毛病，内部东西会出成就，预想没有到的边沿情况总会呈现。正在多步调任务中，失利没有是破例，而是轮回的一部门。 可是，一种罕见的激动是躲藏那些毛病：清理陈迹，沉试行动，大概沉置模子的形状，而后寄期望于奇异的“温度[16]”参数。那觉得更宁静、更可控。但是它是有价格的：抹来失利便即是移除凭证。不凭证，模子便没法适应。 按照咱们的经历，改良智能代办署理举动最有用的办法之一，简朴到使人意外：将走错的直路保存正在高低文中。当模子瞅到一个失利的行动——和由此发生的察看成果或者仓库追踪——它会坦率天革新其内部认知。那会使其先验几率偏偏离类似的操纵，进而削减重复异常毛病的时机。幻想上，咱们相信毛病规复是真实智能代办署理举动最明了的目标之一。可是，正在年夜大都教术钻研战公然基准尝试中，那一面仍然被高估了，它们常常只存眷幻想前提下的任务胜利率。 别被“小样原”戴偏偏 “小样原提醒”（Few-shot prompting）是进步狂言语模子输出品质的经常使用手艺。 但是正在智能代办署理体系中，它可以会以奇妙的方法拔苗助长。 语言模子是超卓的模仿者；它们会模仿高低文中的举动情势。假设您的高低文中布满了类似的过从“行动-察看”对于，模子便会偏向于依照这类情势，即使它已经再也不是最好挑选。 那正在涉及重复性决议计划或者行动的任务中可以很危急。比方，正在使用 Manus 辅佐检查 20 份简用时，智能代办署理经常会陷入一种节奏——重复类似的行动，只是因为它正在高低文中瞅到了那些行动。那会招致偏偏离、过分泛化，偶然以至发生幻觉。 处置办法是增加百般性。Manus 正在行动战察看成果中引进了多量的构造化变体——差别的序列化模板、替换性的说话、挨次或者格局上的弘大乐音。这类受控的随机性有帮于突破情势，并调解模子的留神力。换句话道，没有要用“小样原”把自己框逝世正在牢固的套路里。您的高低文越分歧，您的智能代办署理便越懦弱。 论断 高低文工程仍然是一门新兴的科学——但是关于智能代办署理体系来讲，它已经相当主要。模子可以变患上愈来愈强大、快速战便宜，但是再强的本初才气也没法替换对于影象、情况战反应的需要。您怎样塑制高低文，终极界说了您的智能代办署理的举动方法：它的运行速率、规复才气和扩大的范围。 正在 Manus，咱们是颠末重复的沉构、失利的测验考试和对于数百万用户的实在天下尝试才教到那些经验的。原文分享的实质并不是搁之四海而皆准的真谛——但是那些是于咱们卓有成效的情势。假设它们能助您哪怕制止一次疾苦的迭代，那末那篇文章便完毕了它的任务。 智能代办署理的未来将由一个个高低文建立而成。请经心设想它们。 参照质料 [1] Manus: https://manus.im/app [2] BERT: https://arxiv.org/abs/1810.04805 [3] GPT-3: https://arxiv.org/abs/2005.14165 [4] Flan-T5: https://arxiv.org/abs/2210.11416 [5] 典范的智能代办署理: https://arxiv.org/abs/2210.03629 [6] KV 慢存: https://medium.com/@joaolages/kv-caching-explained-276520203249 [7] 自返回: https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_model [8] vLLM: https://github.com/vllm-project/vllm [9] 前缀/提醒慢存: https://docs.vllm.ai/en/stable/design/v1/prefix_caching.html [10] MCP: https://modelcontextprotocol.io/introduction [11] 检索增强天生（RAG）: https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation [12] 束缚解码: https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs [13] 形状机: https://en.wikipedia.org/wiki/Finite-state_machine [14] Hermes 格局: https://github.com/NousResearch/Hermes-Function-Calling [15] 神经图灵机: https://arxiv.org/abs/1410.5401 [16] 温度: https://arxiv.org/abs/2405.00492

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