Karpathy：我不是要造新词，是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了

主要观点总结

文章介绍了上下文工程（Context Engineering）的概念，包括其在AI应用中的重要性、定义、与提示词工程（Prompt Engineering）的区别，以及四种上下文工程的落地策略。还提到了不同落地策略的挑战和解决方法。

关键观点总结

关键观点1: 什么是上下文工程

上下文工程是设计和构建动态系统的学科，能够在正确的时间，以正确的格式，为大语言模型提供恰当的信息和工具，使其能够完成任务。

关键观点2: 上下文工程与提示词工程的区别

提示词是用户给AI模型的输入文本，而上下文工程是系统化地设计、测试、优化上下文的过程，以确保模型能够正确地理解并执行任务。

关键观点3: 为什么上下文工程很重要

上下文工程是构建真正有效的AI Agent的关键，不在于写的代码有多复杂，而在于提供给Agent的上下文质量。

关键观点4: 四种上下文工程的落地策略

包括写入上下文、筛选上下文、压缩上下文和隔离上下文。每种策略都有其适用的场景和挑战，需要结合具体情况进行选择和使用。

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