上下文工程不仅仅是向您的 LLM 投放更多数据——而是要在正确的时间提供正确的上下文。 在这次为 @OReillyMedia 举办的演讲中，我们的开发者关系工程师 @tuanacelik 讲解了内存块如何帮助您构建能够为复杂任务维护结构化上下文的代理。她演示了使用餐厅订单跟踪机器人进行的工件内存块，展示了如何将整个对话提炼为仅仅是必要的结构化信息（比萨类型、配料、地址），而不是处理完整的聊天记录。 涵盖的关键概念： · 不同类型的内存块（静态、事实提取、向量、工件） · 上下文比率管理——平衡聊天历史、系统提示和内存 · 使用代理工作流逐步构建和优化上下文 这个例子展示了工件内存块如何将一段漫无目的的对话转变为一个清晰、结构化的订单——这正是您在处理现实世界任务的生产代理所需的。 观看完整演讲：