Files
liqiang b119135836
Build latest book artifacts / build (push) Canceled after 0s
dependency resolution / resolve (3.11) (push) Canceled after 0s
dependency resolution / resolve (3.13) (push) Canceled after 0s
deploy-pages / build (push) Canceled after 0s
deploy-pages / deploy (push) Canceled after 0s
i18n consistency check / check (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/context-compression) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/prompt-injection) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/system-hint) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter3/log-sanitization) (push) Canceled after 0s
web-search-agent tests / test (push) Canceled after 0s
web-search-agent tests / agentbook (push) Canceled after 0s
ai-agent-book 精选快照(<2MB 代码与文档,来自 github.com/bojieli/ai-agent-book)
2026-08-20 13:12:50 +00:00

3.1 KiB

2. fejezet · Kontextustervezés

A kontextus határozza meg az ágens képességeinek felső korlátját: API-struktúra, KV Cache-barát tervezés, prompttervezés, Agent Skills, állapotsáv és kontextustömörítés.

Vissza a magyar főoldalhoz · 📖 A fejezet olvasása

Hogyan olvassuk a kísérleteket?

A törzsszöveg rövid mechanizmus-skeletonokkal magyarázza a vezérlési folyamatot; a kísérleti könyvtárakban találhatók a teljes SDK-adapterek, naplók, tesztek és átvételi bizonyítékok. Nem kell minden fájlt sorról sorra elolvasni.

  • Starter: Kezdje a céllal, a minimális paranccsal és az átvételi feltételekkel; induljon innen: context-compression;
  • Builder: Kövesse a belépési pontot, a fő ciklust, az állapot-/üzenetsémát, az eszközöket és az ellenőrzőt.
  • Maintainer: Végül olvassa el a teszteket, a bizonyíték-manifeszteket, a hibakezelést, a visszaállítási útvonalakat és a provider-adaptereket.

Első olvasáskor átugorható a hitelesítő adatok betöltése, a megjelenítési réteg és a provider-kompatibilitás; a számok reprodukálásakor térjen vissza.

Kapcsolódó projektek

Kísérlet Projekt Típus Leírás
2-1 local_llm_serving Platformfüggetlen helyi LLM-telepítést biztosít vLLM vagy Ollama háttérrendszerrel.
2-2, 2-7 attention_visualization Megjeleníti a bemeneti és kimeneti tokeneket, valamint a modell figyelmi súlyainak eloszlását.
2-3 kv-cache Összehasonlítja a kontextuskezelési mintákat és azok KV Cache-hatékonyságra gyakorolt hatását.
2-4 prompt-engineering Szisztematikus ablációs kísérletekkel méri a prompt különböző elemeinek hatását.
2-5 prompt-injection Három támadási forgatókönyvet vet össze négy rétegzett védelmi konfigurációval.
2-6 agent-skills-ppt Az Agent Skills fokozatos feltárását alkalmazza valódi PPTX-prezentáció létrehozására.
2-7 Szöveges kísérlet 🚧 Könnyű írási Skillt készít személyes példákból, aktiválási feltételekkel, szabályokkal, példákkal, hatókörrel és iteratív karbantartással.
2-8 system-hint A System Hints ágensviselkedésre és teljesítményre gyakorolt hatását vizsgálja.
2-9 context-compression Több tömörítési stratégiát hasonlít össze a tokenhasználat csökkentésére az alapvető képességek megőrzése mellett.

Projekttípusok

Ikon Típus Jelentés
Önálló A teljes kód a repository-ban található, és az API-kulcsok beállítása után futtatható.
📖 Reprodukciós útmutató Külső repository szükséges, amelyet külön kell git clone paranccsal letölteni.
🚧 Folyamatban Az implementáció vagy az elfogadási bizonyíték még nem teljes.