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Next-Level Agents：开释动态高下文（Dynamic Context）的弘大后劲

01 内容简介 Introduction

AI Agents 的当作主要由两点决定： (1) 它所开动的基础模子，以及 (2) 输入给该模子的高下文信息。高下文信息输入的时势班师影响着 Agents 任务推论成果。甚而不错说，即使使用湮灭模子，不同的高下文内容输入也能扶助各具特质的 Agents 当作模式。那么，何为 Agents 所需的“高下文信息”呢？可通过查阅下方的 “Types of Context” 图示了解相关信息。

本文将深切沟通一系列 Agents 进阶政策，依据 AI Agents 的具体需求优化高下文信息，从而提高其责任遵守与准确性。本文领先将轮廓五种常见时刻政策，然后会共享一些实施细节。 文中回归的资格警戒，虽源自于和 multi-agent 团队在骨子坐蓐环境中协作的始终试验资格，但这些资格关于 single agent 系统亦具有无为的适用性和指导兴趣。

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