Naučte sa vytvárať sofistikovaných AI agentov s prístupom k súborovému systému, implementovať stratégie offloadingu kontextu a optimalizovať využitie tokenov pomocou pokročilých techník správy stavu s využitím LangGraph a vzoru reducer.
Budovanie pokročilých AI agentov si vyžaduje viac než len prepojenie jazykových modelov so základnými nástrojmi. S narastajúcou komplexnosťou AI aplikácií čelia agenti zásadnej výzve: zvládať exponenciálny nárast kontextových tokenov, ktorý môže časom znižovať výkon. Tento článok sa venuje architektúre sofistikovaných AI agentov s prístupom k súborovému systému, implementácii inteligentných stratégií offloadingu kontextu a využitiu pokročilých vzorov správy stavu na vytvorenie autonómnych systémov pripravených na produkčné nasadenie. Či už budujete chatbotov pre zákaznícku podporu, výskumných asistentov alebo komplexné automatizačné workflowy, pochopenie správnej správy kontextu a súborových operácií je kľúčové pre vytvorenie agentov, ktorí si udržia presnosť a efektivitu aj vo veľkom rozsahu.
{{ youtubevideo videoID=“APVJ5GPDnnk” provider=“youtube” title=“Pokročilé AI agenty s prístupom k súborom - vysvetlenie” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Agenti umelej inteligencie predstavujú významný posun v tom, ako budujeme inteligentné systémy. Na rozdiel od tradičných chatbotov, ktoré iba odpovedajú na otázky používateľov, AI agenti sú autonómne systémy schopné plánovať, vykonávať viacero krokov a využívať rôzne nástroje na dosiahnutie komplexných cieľov. AI agent funguje v cykle: prijme vstup, rozhodne o ďalších krokoch, vykoná tieto kroky cez dostupné nástroje, pozoruje výsledky a iteruje, až kým nedosiahne cieľ alebo neurčí, že úloha je dokončená. Tento agentový prístup umožňuje systémom zvládať viacstupňové úlohy, prispôsobiť sa nečakaným situáciám a riešiť úlohy, s ktorými by si jediné volanie modelu neporadilo.
Ako sa však AI agenti stávajú sofistikovanejšími a riešia čoraz zložitejšie úlohy, narážajú na zásadné obmedzenie: kontextové okno. Každá interakcia s jazykovým modelom spotrebúva tokeny—jednotky textu, ktoré model spracováva. Kontextové okno je maximálny počet tokenov, ktoré model zvládne v jednej požiadavke. Hoci moderné jazykové modely dokážu pracovať s kontextom v rádoch stoviek tisícov tokenov, táto kapacita nie je neobmedzená a čo je dôležitejšie, kvalita výstupov modelu s rastúcim kontextom klesá. Tento degradačný jav, známy ako degradácia kontextu (context rot), patrí medzi najvýraznejšie výzvy pri budovaní spoľahlivých AI agentov pre produkčné prostredie.
Degradácia kontextu je dobre zdokumentovaný fenomén, pri ktorom sa výkon AI modelov zhoršuje s narastajúcim počtom tokenov v kontextovom okne. Výskumy organizácií ako Anthropic a Chroma ukázali, že s rastúcou dĺžkou kontextu modely zaznamenávajú merateľný pokles presnosti, pomalšie odozvy a slabšiu schopnosť sústrediť sa na relevantné informácie. Nie je to obmedzenie jedného konkrétneho modelu—je to základná vlastnosť spôsobu, akým transformerové jazykové modely spracovávajú informácie. Keď je kontext agenta zahltený predchádzajúcimi interakciami, odpoveďami nástrojov a medzivýsledkami, mechanizmy pozornosti modelu sú menej účinné pri rozlišovaní podstatných a nepodstatných informácií.
Praktické dôsledky degradácie kontextu sú pre produkčných AI agentov vážne. Agent, ktorý na začiatku vykonáva úlohy výborne, môže začať robiť chyby, keď akumuluje viac kontextu z predchádzajúcich operácií. Odpovede nástrojov s veľkým objemom dát — napríklad výsledky databázových dotazov, odpovede z API alebo súbory — môžu rýchlo vyčerpať dostupné kontextové okno. Bez správnej správy sa môže agent dostať do situácie, kedy nebude schopný spracovať nové požiadavky, pretože väčšinu kontextového okna už zaberajú historické údaje. To vytvára tvrdý limit, ako dlho môže agent fungovať bez resetu, čo prerušuje kontinuitu zložitých viacstupňových workflowov.
Inžinierstvo kontextu označuje strategický výber a správu informácií poskytnutých AI agentom s cieľom udržať optimálny výkon. Namiesto toho, aby sme agentovi poskytli všetky dostupné informácie, inžinierstvo kontextu zahŕňa starostlivý výber toho, čo agent v danom kroku potrebuje, ako sú tieto informácie formátované a ako sú ukladané a načítavané. Táto disciplína sa stala nevyhnutnou pre budovanie spoľahlivých AI systémov v škále. Inžinierstvo kontextu zahŕňa viacero stratégií: prompt engineering na usmernenie správania agenta, získavanie informácií (retrieval) na vyhľadávanie len relevantných dát, správu stavu na sledovanie postupu agenta a najmä offloading kontextu na zabránenie explózii tokenov.
Cieľom inžinierstva kontextu je udržať štíhle, zamerané kontextové okno, ktoré obsahuje len informácie potrebné na ďalšie rozhodnutie agenta. To si vyžaduje architektonické rozhodnutia o dizajne nástrojov, formátovaní ich odpovedí a ukladaní medzivýsledkov. Pri správnej implementácii umožňuje inžinierstvo kontextu agentom fungovať dlhodobo, zvládať komplexné workflowy a udržiavať konzistentnú presnosť počas celého procesu. FlowHunt vkladá princípy inžinierstva kontextu priamo do svojho agentového frameworku a poskytuje nástroje a vzory, ktoré vývojárom uľahčujú budovať agentov s dlhotrvajúcim výkonom.
Offloading kontextu je sofistikovaná technika, ktorá rieši degradáciu kontextu externalizovaním rozsiahlych dátových štruktúr mimo bezprostredného kontextového okna agenta. Namiesto zahrnutia plných odpovedí nástrojov do kontextu, offloading tieto odpovede uloží do súborového systému a agentovi poskytne len súhrn a referenčný identifikátor. Keď agent potrebuje prístup k celým dátam, môže si ich načítať pomocou identifikátora. Tento prístup bol priekopnícky použitý v systémoch ako Manus, pokročilý agentový framework, ktorý zaobchádza so súborovým systémom ako s nekonečnou pamäťou, vďaka čomu agenti zapisujú medzivýsledky do súborov a do kontextu načítavajú len súhrny.
Mechanizmus offloadingu funguje nasledovne: keď agent vykoná volanie nástroja, ktorý vráti veľkú odpoveď, namiesto zahrnutia celej odpovede do kontextu sa odpoveď uloží do súboru a agent dostane správu obsahujúcu len dôležité informácie—napríklad súhrn, počet výsledkov a referenčné ID súboru. Agent sa potom môže rozhodnúť, či potrebuje preskúmať celú odpoveď. Ak áno, vykoná ďalšie volanie nástroja na prečítanie konkrétneho súboru a načíta len tú časť dát, ktorú naozaj potrebuje. Tento vzor dramaticky znižuje spotrebu tokenov a zároveň zachováva schopnosť agenta prístupovať k úplným informáciám podľa potreby.
Praktický príklad: agent poverený analýzou veľkého datasetu môže dostať výsledok dotazu obsahujúci tisíce záznamov. Bez offloadingu by všetky tieto záznamy spotrebovali tokeny v kontextovom okne. S offloadingom agent dostane správu typu „Dotaz vrátil 5 000 záznamov. Súhrn: 60 % záznamov spĺňa kritérium X. Kompletné výsledky uložené v súbore query_results_001.txt.” Agent sa môže rozhodnúť prečítať konkrétne časti súboru podľa potreby namiesto toho, aby všetkých 5 000 záznamov od začiatku zaťažovalo kontextové okno.
Aby bolo možné realizovať offloading kontextu a sofistikované workflowy agentov, AI agenti potrebujú prístup k operáciám so súborovým systémom. Základné tri nástroje sú listovanie, čítanie a zápis súborov. Listovanie umožňuje agentovi zistiť, aké súbory sú dostupné v jeho pracovnom adresári, čo mu umožňuje objavovať predchádzajúce výsledky alebo overiť, aké dáta už boli uložené. Čítanie umožňuje agentovi načítať obsah konkrétneho súboru, čo je nevyhnutné pre prístup k uloženým dátam podľa potreby. Zápis umožňuje agentovi vytvárať nové súbory alebo aktualizovať existujúce, či už ide o ukladanie medzivýsledkov, analytických výstupov alebo akýchkoľvek dát, ktoré potrebuje uchovať.
Tieto nástroje musia byť navrhnuté tak, aby sa integrovali so systémom správy stavu agenta. Vo frameworkoch ako LangGraph sú súborové operácie typicky implementované ako definície nástrojov, ktoré špecifikujú vstupy, výstupy a popisy. Dobre navrhnutý nástroj na čítanie súboru by napríklad prijal cestu k súboru ako vstup a vrátil jeho obsah, pričom by mal zároveň zvládnuť okrajové prípady ako chýbajúce súbory alebo chyby s oprávneniami. Zápis by mal umožniť vytvárať nové súbory aj aktualizovať existujúce a vrátiť potvrdenie operácie spolu s metadátami ako veľkosť a cesta k súboru. Listovanie by malo vracať nielen názvy, ale aj užitočné metadáta ako veľkosť a čas poslednej úpravy, aby agent mohol rozhodovať, ktoré súbory potrebuje.
FlowHunt poskytuje vstavané implementácie týchto nástrojov súborového systému optimalizované pre workflowy agentov. Tieto nástroje sa bezproblémovo integrujú so správou stavu FlowHunt a podporujú vzory offloadingu kontextu popísané v tomto článku. Vývojári tak nemusia implementovať súborové operácie od nuly—nástroje FlowHunt automaticky riešia správu súborov, ošetrenie chýb a synchronizáciu stavu.
Efektívna správa stavu agenta je kľúčová pre budovanie spoľahlivých AI systémov. Stav zahŕňa všetky informácie, ktoré agent potrebuje sledovať: aktuálnu úlohu, predchádzajúce výsledky, vytvorené súbory a akékoľvek ďalšie dáta relevantné pre činnosť agenta. V LangGraph—výkonnom frameworku na budovanie workflowov agentov—je správa stavu realizovaná prostredníctvom sofistikovaného systému zahŕňajúceho funkcie typu reducer. Reducer je mechanizmus, ktorý špecifikuje, ako by sa mali hodnoty v stave agenta aktualizovať pri zmenách.
Vzor reducer je obzvlášť dôležitý pri súbežných operáciách alebo ak viacero častí workflowu agenta potrebuje aktualizovať tú istú štruktúru stavu. Bez reducerov by správa aktualizácií stavu bola zložitá a náchylná na chyby, najmä ak rôzne vlákna či paralelné operácie menia tie isté dáta. Funkcia reducer prijíma aktuálny stav a aktualizáciu a vracia nový stav. Pri operáciách so súborovým systémom je častým vzorom „merge left and right”, kde sa slovník súborov aktualizuje zlúčením nových záznamov s existujúcimi. To zaručuje, že keď agent zapisuje súbor, stav súborového systému sa správne aktualizuje bez straty prehľadu o predchádzajúcich súboroch.
Správna implementácia reducerov vyžaduje pochopenie konkrétnych pravidiel aktualizácie stavu. Pre súborový systém môžete definovať reducer, ktorý zlúči slovníky súborov tak, aby sa nové súbory pridali a existujúce aktualizovali. Reducer môže obsahovať aj logiku na sledovanie metadát o súboroch, ako je čas vytvorenia či úpravy. LangGraph tieto aktualizácie aplikuje konzistentne naprieč celou exekúciou agenta, aj keď prebieha viacero operácií paralelne.
Pozrime sa na konkrétny príklad vytvorenia AI agenta s prístupom k súborovému systému. Agent bude schopný vykonávať výskumné úlohy, ukladať medzivýsledky a nadväzovať na predchádzajúcu prácu. Najskôr definujete stav agenta, ktorý obsahuje slovník súborov a zoznam správ reprezentujúcich históriu konverzácie. Definícia stavu určuje, že slovník súborov používa reducer, ktorý zlúči nové súbory s existujúcimi a zabezpečí správnu správu stavu.
Následne definujete nástroje, ktoré agent môže používať. Okrem súborových operácií môžu byť súčasťou webové vyhľadávače, nástroje na spracovanie dát či analytické nástroje. Každý nástroj má jasný popis funkcie, potrebné vstupy a očakávané výstupy. Súborové nástroje—listovanie, čítanie a zápis—sú implementované tak, aby spolupracovali so stavom agenta, pričom súbory sa ukladajú a načítavajú z pamäťového slovníka (alebo v produkcii z perzistentného úložiska ako cloud storage).
Logika agenta je implementovaná ako funkcia, ktorá prijíma aktuálny stav a vracia ďalšiu akciu. Táto funkcia využíva jazykový model na rozhodovanie o ďalšom kroku na základe aktuálneho kontextu. Model môže rozhodnúť o vyhľadávaní na webe, zápise výsledkov do súboru, čítaní predchádzajúceho súboru alebo poskytnutí finálnej odpovede používateľovi. Agent pokračuje v cykle, kým model neurčí, že úloha je dokončená alebo nenastane chyba.
Pri vykonávaní agent postupuje nasledovne: prijme požiadavku používateľa, rozhodne o použitých nástrojoch, vykoná ich, veľké výsledky uloží do súborov a pokračuje len so súhrnmi v kontexte. Napríklad pri požiadavke na prehľad komplexnej témy agent vyhľadá informácie na webe, uloží výsledky do súboru, číta a sumarizuje časti týchto výsledkov, uloží súhrn do ďalšieho súboru a nakoniec poskytne používateľovi komplexný prehľad. Počas tohto procesu zostáva kontextové okno agenta zvládnuteľné, keďže veľké dáta sú offloadované do súborov.
FlowHunt má offloading kontextu a sofistikovanú správu stavu zabudovanú priamo v platforme AI agentov. Vývojári tak nemusia implementovať tieto vzory od nuly—FlowHunt poskytuje framework, kde sú tieto osvedčené postupy súčasťou základnej výbavy. Agenti FlowHunt automaticky zvládajú optimalizáciu kontextu, súborové operácie a správu stavu, takže vývojári sa môžu sústrediť na definovanie schopností a správania agenta namiesto zápasenia s infraštruktúrou.
Implementácia od FlowHunt zahŕňa hotové nástroje pre súborový systém optimalizované pre workflowy agentov, vzory správy stavu zabraňujúce bežným chybám a monitorovacie nástroje, ktoré vývojárom umožňujú sledovať využitie kontextu a správu stavu agentov. Pri budovaní agenta vo FlowHunt získate tieto pokročilé funkcie bez toho, aby ste ich museli implementovať sami. Tým sa výrazne skracuje čas potrebný na vytvorenie produkčne pripravených agentov a zabezpečuje sa dôsledné dodržiavanie osvedčených postupov.
{{ cta-dark-panel heading=“Zrýchlite svoj workflow s FlowHunt” description=“Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflowy — od výskumu a generovania obsahu až po publikovanie a analytiku — všetko na jednom mieste.” ctaPrimaryText=“Rezervovať demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyskúšajte FlowHunt zadarmo” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Jedným z najsilnejších vzorov pre pokročilých AI agentov je kombinácia prístupu k súborovému systému s webovým vyhľadávaním. Agent vybavený oboma nástrojmi dokáže realizovať sofistikované výskumné workflowy: vyhľadávať informácie na webe, ukladať výsledky do súborov, analyzovať a sumarizovať tieto výsledky, ukladať súhrny do nových súborov a vytvárať komplexné výstupy kombinovaním viacerých zdrojov. Tento vzor je obzvlášť užitočný pre výskumných asistentov, nástroje na konkurenčnú analýzu a systémy na generovanie obsahu.
Workflow zvyčajne postupuje takto: agent prijme výskumnú požiadavku, vykoná webové vyhľadávania na relevantné témy, uloží surové výsledky vyhľadávania do súborov na ich zachovanie, prečíta a spracuje tieto súbory na extrakciu kľúčových informácií, uloží spracované výsledky do nových súborov a napokon všetky informácie syntetizuje do komplexnej odpovede. V každom kroku zostáva kontextové okno agenta zamerané na aktuálnu úlohu, lebo historické dáta sú uložené v súboroch.
To umožňuje agentovi zvládať výskumné úlohy ľubovoľnej zložitosti bez vyčerpania kontextu.
Implementácia tohto vzoru si vyžaduje dôkladné navrhnutie toku informácií v systéme. Agent potrebuje jasné rozhodovacie body, kedy vyhľadávať, kedy čítať súbory, kedy spracovávať informácie a kedy syntetizovať výsledky. Názvoslovie súborov by malo byť jasné a konzistentné, aby agent ľahko rozumel, aké dáta sú kde uložené. Ošetrenie chýb je tiež kľúčové—agent by mal zvládnuť situácie, keď vyhľadávanie nič nevráti, súbory chýbajú alebo spracovanie zlyhá.
Budovanie robustných AI agentov si vyžaduje dôkladné riešenie okrajových prípadov a chybových scenárov. Čo ak súbor neexistuje? Čo ak zlyhá volanie nástroja? Ako má agent reagovať, ak mu dôjde kontext napriek offloadingu? Tieto otázky je potrebné riešiť v produkčných systémoch. Súborové nástroje by pri zlyhaní mali vrátiť jasné chybové hlásenia, aby agent pochopil, čo sa stalo a rozhodol sa, ako ďalej postupovať. Logika agenta by mala obsahovať ošetrenie chýb, ktoré sa pokúsi o obnovu alebo poskytne používateľovi zmysluplnú spätnú väzbu.
Dôležitým okrajovým prípadom je, keď sa agent pokúsi prečítať neexistujúci súbor. Namiesto zlyhania by mal nástroj vrátiť jasnú chybu a agent ju zvládnuť bez pádu. Podobne, ak zápis zlyhá kvôli právam alebo úložisku, agent by mal dostať jasnú spätnú väzbu. Prompt agenta by mal obsahovať inštrukcie, ako tieto situácie zvládať—napríklad opakovať operácie, skúsiť alternatívny prístup alebo informovať používateľa o nemožnosti dokončiť úlohu.
Ďalším dôležitým aspektom je správa samotného súborového systému. Ako agenti vytvárajú viac súborov, systém sa môže zahltiť medzivýsledkami. Implementácia stratégií čistenia—ako mazanie starých súborov alebo archivácia výsledkov—udrží systém prehľadný. Niektorí agenti môžu profitovať z nástroja na správu súborov, ktorý im umožní organizovať, mazať alebo archivovať súbory podľa potreby.
Porozumenie výkonu AI agentov je nevyhnutné pre kontinuálne zlepšovanie. Kľúčové metriky zahŕňajú počet tokenov použitých na úlohu, počet volaní nástrojov, presnosť výsledkov a čas potrebný na dokončenie úloh. Sledovaním týchto ukazovateľov môžete identifikovať možnosti optimalizácie a porozumieť, ako vaše stratégie offloadingu kontextu fungujú.
Spotreba tokenov je obzvlášť dôležitá na monitorovanie. Porovnaním počtu tokenov použitých s a bez offloadingu viete kvantifikovať prínos svojich optimalizačných stratégií. Ak agent aj napriek offloadingu spotrebúva priveľa tokenov, môže to naznačovať potrebu vylepšiť stratégiu—možno ukladáte príliš veľa dát do kontextu pred offloadingom alebo načítavate zo súborov viac dát, než je potrebné.
Efektívnosť volaní nástrojov je ďalšou dôležitou metrikou. Ak agent vykonáva veľa redundantných volaní—napríklad opakovane číta ten istý súbor—možno workflow preusporiadať či zaviesť cacheovanie často používaných dát. FlowHunt poskytuje vstavané monitorovacie a analytické nástroje, ktoré vám pomôžu tieto metriky sledovať a hľadať možnosti optimalizácie.
Ako sa modely AI ďalej vyvíjajú, správa kontextu zostane kľúčovou témou. Hoci sa objavujú modely s väčšími kontextovými oknami, základná výzva degradácie kontextu pretrváva. Budúci vývoj v tejto oblasti pravdepodobne prinesie sofistikovanejšie techniky kompresie kontextu, lepšie metódy sumarizácie veľkých datasetov a lepšie nástroje na správu stavu agenta. Vzory a techniky popísané v tomto článku—offloading kontextu, prístup k súborovému systému a inteligentná správa stavu—budú relevantné aj s rozvojom tohto odvetvia.
Nové technológie ako retrieval-augmented generation (RAG) a vektorové databázy sa už integrujú s AI agentmi a poskytujú ďalšie možnosti správy a prístupu k informáciám. Tieto technológie dopĺňajú súborové prístupy popísané vyššie a dávajú vývojárom ďalšie nástroje na budovanie agentov, ktorí môžu pracovať s veľkými dátami a pritom si udržať zamerané kontextové okno. Kombinácia viacerých stratégií správy kontextu—súborové systémy, vektorové databázy a retrieval systémy—sa pravdepodobne stane štandardom pri budovaní pokročilých AI agentov.
Budovanie pokročilých AI agentov s prístupom k súborovému systému a sofistikovanou správou kontextu je nevyhnutné pre tvorbu autonómnych systémov pripravených na produkčné nasadenie. Offloading kontextu, realizovaný prostredníctvom súborových nástrojov a inteligentnej správy stavu, umožňuje agentom zvládať komplexné workflowy pri zachovaní optimálneho výkonu. Pochopením degradácie kontextu, implementáciou správnych vzorov správy stavu ako reducerov v LangGraph a návrhom agentov, ktorí strategicky offloadujú veľké dátové štruktúry, môžu vývojári vytvárať agentov, ktorí si udržia presnosť a efektivitu aj vo veľkom rozsahu. FlowHunt poskytuje komplexnú platformu na tvorbu týchto pokročilých agentov s podporou optimalizácie kontextu, súborových operácií a správy stavu. Či už budujete výskumných asistentov, systémy na generovanie obsahu alebo komplexnú workflow automatizáciu, vzory a techniky popísané vyššie poskytujú základ pre tvorbu agentov, ktorí budú spoľahlivo fungovať aj v produkčnom prostredí.
Offloading kontextu je technika, pri ktorej sa veľké odpovede nástrojov alebo medzidáta ukladajú do súborového systému namiesto ponechania v kontextovom okne agenta. Agent dostane len súhrn a referenčné ID, vďaka čomu si môže celé dáta vyžiadať len v prípade potreby. Tým sa znižuje spotreba tokenov a zabraňuje sa degradácii kontextu.
Degradácia kontextu nastáva, keď počet tokenov v kontextovom okne AI agenta narastá, čo spôsobuje merateľný pokles presnosti a výkonu v priebehu času. Ako kontext rastie, schopnosť modelu sústrediť sa na relevantné informácie sa znižuje, čo vedie k menej spoľahlivým výstupom a pomalšiemu spracovaniu.
Reducer v LangGraph je mechanizmus, ktorý riadi, ako by sa mali aktualizovať hodnoty v stave agenta pri zmenách. Zabezpečuje zlučovanie aktualizácií z rôznych vlákien alebo operácií a garantuje bezpečnú správu stavu bez potreby manuálnej synchronizácie.
Prístup k súborovému systému umožňuje AI agentom uchovávať medzivýsledky, pracovať s veľkými datasetmi a implementovať sofistikované workflowy. Agenti môžu pracovať s dátami, ktoré presahujú limity kontextového okna, využívať stratégie cacheovania a udržiavať stav naprieč viacerými operáciami.
FlowHunt poskytuje vstavané nástroje pre prácu so súborovým systémom vrátane operácií listovania, čítania a zápisu, ktoré sa bezproblémovo integrujú do workflowov AI agentov. Tieto nástroje podporujú vzory offloadingu kontextu, vďaka čomu agenti zvládajú komplexné úlohy s optimálnou efektivitou využitia tokenov.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Implementujte sofistikované AI workflowy s prístupom k súborom, optimalizáciou kontextu a inteligentnou správou stavu.
Naučte sa, ako inžinierovať kontext pre AI agentov správou spätnej väzby nástrojov, optimalizáciou využitia tokenov a implementáciou stratégií ako odkladanie, k...
Zistite, ako AI agenti využívajú plánovanie na prekonanie obmedzení kontextového okna a zlepšenie vykonávania úloh. Preskúmajte implementáciu LangGraphu, stavov...
Zistite, ako inžinierstvo kontextu optimalizuje výkonnosť AI agentov strategickým riadením tokenov, znižovaním preťaženia kontextu a implementáciou pokročilých ...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
