Ingineria contextului nu înseamnă doar să arunci mai multe date către LLM-ul tău – este despre a-i oferi contextul potrivit la momentul potrivit. În această prezentare pentru @OReillyMedia, Inginerul nostru de Relații cu Dezvoltatorii @tuanacelik explică modul în care blocurile de memorie te ajută să construiești agenți care mențin un context structurat pentru sarcini complexe. Ea demonstrează blocurile de memorie ale artefactelor folosind un bot de urmărire a comenzilor la restaurant – arătând cum să distilezi conversații întregi doar la informațiile structurate esențiale (tipul de pizza, toppingurile, adresa), în loc să procesezi întreaga istorie a conversațiilor. Concepte cheie acoperite: · Diferite tipuri de blocuri de memorie (statice, extragere de fapte, vector, artefact) · Managementul raportului de context - echilibrarea istoricului conversațiilor, comenzilor sistemului și memoriei · Utilizarea fluxurilor de lucru ale agenților pentru a construi și optimiza contextul pas cu pas Exemplul arată cum blocurile de memorie pentru artefacte pot transforma o conversație rătăcitoare într-o ordine curată și structurată – exact ce ai nevoie pentru agenții de producție care se ocupă de sarcini reale. Urmărește prezentarea completă: