AI 에이전트들을 위한 컨텍스트 엔지니어링

실질적인 답은 컨텍스트 엔지니어링 AI 에이전트: 빌딩 마누스에서 배운 교훈 6개의 속임수를 복사하는 것이 아닙니다. 모든 수업을 무변화로 만들 수 있어 달리기 중에 검사할 수 있습니다. 안정적인 프롬프트 프리픽스는 버전과 해시가 있어야 합니다. 역사에 언급된 도구는 여전히 해결할 수 있는 스케마를 가지고 있어야 합니다. 컴팩트 된 재료는 복원 가능한 참조가 있어야 합니다. 현재 목표에는 개정 및 신선함 제한이 있어야 합니다. 실패한 행위는 검증된 증거를 남길 수 있습니다. 반복된 동작은 출력 변화와 비교되어야 합니다. 터미널 보고서는 여전히 결과 인증을 요구해야 합니다. 그 결과 컨텍스트 건강 계약이 됩니다. 효율적인 실행, 회복 가능한 실행, 유용한 진보를 이루는 실행, 그리고 실제로 완성된다고 부르는 안전한 실행 사이의 차이를 알 수 있습니다. 캐시 히트와 낮은 토큰 카운트는 도움이 되지만 에이전트가 제대로 마무리하기 위해 필요한 증거를 보관했다는 증거는 없습니다. 마누스 수업을 한계를 가진 주장으로 읽으십시오 원래의 마누스 엔지니어링 포스트는 에이전트 프레임워크를 구축하는 동안 달성된 지역 디자인 선택을 설명합니다. 그 저자는 Manus에 대한 평균 입력 출력 토큰 비율이 대략 100:1에 달한다고 보고하고 따라서 사전 캐시 행동이 지연성과 비용에 크게 중요하다고 주장합니다. 이 글은 다음과 같이 추천합니다. 프롬프트 프리픽스를 안정적으로 유지하고 시리얼링 결정적; 툴 정의를 제거하는 대신 실행 중이면서 동작을 숨기는 것 복원 가능한 파일에 큰 컨텍스트를 외부화 과제 목록을 다시 작성하여 목표에 대한 최근의 관심으로 돌아갑니다. 모델이 적응할 수 있도록 실패한 행동과 관찰을 보존하는 것 반복적인 행동 패턴에 저항하기 위해 통제된 변형을 도입합니다. 이것들은 유용한 공학적 가설이고, 보편적인 문턱이 아닙니다. 공급자 캐시는 다릅니다. 일부 실행 시기는 역사적인 도구 스키마를 안전하게 버전 할 수 있습니다. URL는 보존될 수 있지만 나중에 접근할 수 없게 됩니다. 무작위 스택 흔적에는 비밀이 포함될 수 있습니다. 8단계마다 목표를 반복하는 것은 시험 값이고 일반적인 법칙이 아닙니다. 독립적인 증거는 또한 광고된 컨텍스트 용량을 건강 보장으로 취급하는 것에 반대합니다. Anthropic s 컨텍스트 엔지니어링 지침는 전체 추론 상태 시스템 명령어, 도구, 외부 데이터 및 메시지 역사로 컨텍스트를 프레임하고 원하는 행동을 지원하는 가장 작은 높은 신호 세트를 유지하는 것을 권장합니다. 또한, 시간적 검색, 점진적 공개, 압축, 구조화된 메모 및 다중 에이전트 분리 등이 서로 다른 비용으로 다른 전략으로 묘사됩니다. Chromas 제어된 컨텍스트 Rot 평가는 입력 길이를 변화시키는 동안 18 모델을 테스트하고 비 균일한 퇴화를 보고했습니다. 디스트랙터, 의미적 거리와 잔디줄기 구조는 성능을 바꾸었습니다. 운영적 인 의미는 겸손하지만 중요한 것입니다. 현재 상황이 현재의 결정을 뒷받침한다는 증거가 여전히 필요합니다. 6개의 컨텍스트 돌연변이에 대해 하나의 영수증을 작성합니다. 해시와 카운터를 잡으세요, 순위적인 신호가 아닙니다. 각 결정 지점에 유용한 영수증을 첨부할 수 있습니다. 필드는 별도의 질문에 답합니다. 예정 안정성 는 효율성 검증입니다. 안정적인 템플릿 버전과 캐시 가능한 사전값에 대한 내용 해시를 기록합니다. 해당 사전에서 요청에 따른 시간표와 같은 유동한 값이 실행시간이 허용하는 경우 제외한다. 해시 변경은 자동으로 작업 실패가 아닙니다. 유용한 출력이 여전히 움직이고 있다면 실행을 저하된 것으로 분류하고 실행을 조사하십시오. 도구 계획 연속성 는 의사결정integrity 검사입니다. 버전된 스키마 레지스트리 또는 역사적인 도구 호출에서 정의 계약에 대한 명시적인 번역을 유지하십시오. 이전 동작에 browser fetch 가 있지만 현재의 맥락은 더 이상 해당 동작이나 호환 가능한 버전을 정의하지 않는다면 모델은 불완전한 기록에서 추론을 하고 있을 수 있습니다. 그건 건전한 판단을 막아야 합니다. RESTORABLE 외부 컨텍스트 는 복구 검사입니다. 파일 경로, 객체 키, 쿼리 또는 URL는 참고자료일 뿐이다. 가능하면, 완전성 소화, 마지막 접근성 검사, 범위, 그리고 그것을 복구하는 수술과 결합하십시오. 검증된 참조를 보존하면서 실시간 창에서 문서를 떨어뜨리는 것은 되돌릴 수 있는 압축입니다. 사용가능한 참조 없이 버려지는 것은 증거 손실입니다. 목적 신선성 는 주의력 검증입니다. 업무 계획 개정에는 적극적인 목표, 수용된 제약, 완료된 걸음돌, 다음 결정이 확인되어야 한다. 그 나이를 단계 또는 시간으로 측정하십시오. 반복적인 계획 을 계속 추가 하지 말고, 일 일 이 의미 있는 변화 를 하거나 신선 한 한계 가 만료 될 때 한 개의 팩트 인 인 인증을 업데이트 하십시오. 실패 유지 는 학습 및 감사 검사입니다. 실패한 행동을 계산하고 실패 기록을 보존합니다. 오류 클래스, 툴, 시도 아이덴티티, 재시작 결정 및 편집된 소화 자치없는 원본 출력을 저장합니다. 만약 두 번의 실패가 발생했지만 오직 하나의 안전 기록이 남아 있다면, 나중에 다시 시도하는 것은 완전한 증거로 정당화될 수 없다. 반복과 진보 는 유도 검진입니다. 반복적인 행동은 자체적으로 루프가 아닙니다. 페이지나 투표, 그리고 제한된 리트레이가 합법적일 수 있습니다. 액션 서명을 출력 델타 카운터, 객관적인 신선함, 의존 상태, 재시험 예산과 결합합니다. 변경된 유물들을 가진 3개의 반복된 동작이 효과가 있을 수 있습니다. delta 상태가 없는 세 가지 동작은 루프 리스크 판정을 받을 자격이 있습니다. 안정적 사전과 통제된 변동의 교훈은 모순되지 않습니다. 캐시할 수 있는 프리픽스와 도구 계약은 결정적으로 유지하십시오. 그 예제, 행동 관찰 또는 제한된 선택 정책에 필요한 변수를 적용하고 유용한 진전을 변화시키는지 측정합니다. 신호를 평균하는 대신 우선순위 규칙을 적용하십시오. 이 필드를 불투명한 점수로 묶어 놓지 마세요. 회복되지 않는 맥락을 가진 저렴하고 안정적인 프리픽스 실행은 대부분 건강하지 않습니다. 우선순위를 사용하십시오: 1. unsafe 역사적인 도구 참조는 해결되지 않고, 압축된 증거는 복구되지 않거나 실패 기록이 사라졌습니다. 2. loop risk 목표가 고갈되고 출력 변경 없이 동작이 반복됩니다. 3. unverified 에이전트는 유효한 결과 인증을 받지 않고 최종 완료를 보고합니다. 4. healthy 모든 컨텍스트 변함수가 통과되고 작업에 대한 구체적인 결과가 검증됩니다. 5. degraded 컨텍스트 무결성은 손상되지 않고 있지만, 사전 또는 다른 효율성 결함이 존재합니다. 6. ZWORKING 변수가 통과되고, 유용한 출력 변경이 발생하고, 실행은 터미널이 아닙니다. 이러한 순서로 고의적으로 효율성 향상에 비해 무결성 실패가 강해질 수 있습니다. 이 조속 장치는 한 번에 한 조건을 변경합니다. 예상된 결과: 이 8건은 검증된 결과, 유용한 중간 진전이, 선사기 , 도구 스케마 파동, 돌이킬 수 없는 압축, 삭제된 실패 증거, 노후 목표 반복 및 영수증 없이 보고된 완료를 포함한다. 하나의 결과는 의도적으로 불편합니다. cache churn 케이스는 degraded 입니다. 안전하지 않습니다. 그 사전은 바뀌었지만, 계획, 참조, 실패, 유용한 발전은 그대로 남아 있습니다. 이와 달리, irreversible compaction 는 unsafe 이지만, 그 앞음체는 안정적이다. 이것은 비용 문제와 증거 문제 사이의 차이입니다. 대화를 수집하지 않고 영수증을 확인하세요 영수증은 증거 자체를 업로드하지 않고 증거가 존재하는지 여부를 밝히어야 합니다. 앞음말에 대한 템플릿 식별자 및 소화번호를 유지하십시오. 도구에 대해서는 스키마 버전, 액션 이름 및 호환성 결과를 유지하십시오. 외부 맥락에서, 범위 참조, 소화, 바이트 카운트, 접근성 결과 및 신선함 시간을 유지하십시오. 실패에 대해서는 편집된 클래스 및 시도 식별자를 유지하십시오. 진전을 위해 예상된 유물을 위한 해시 또는 카운터를 보관하십시오. 공유된 텔레메트리에서 명령어, 응답, 인증서, 원료 도구 사용량 및 절대 호스트 경로를 유지하십시오. 별도의 명시적인 데이터 계약이 필요하지 않은 경우. 계약에 동의하기 전에 세 가지 테스트를 해야 합니다. 먼저 단일 돌연변이 재생 를 실행하세요. 잘 알려진 장치에서 시작해서 한 개의 필드를만 변경하세요. 그 판결은 당신이 예상한 이유 때문에 바뀌어야 합니다. 복원가능한 참조를 제거하면 국가가 건강해지면 규칙은 너무 약합니다. 둘째, redaction kanary 를 실행하세요. 합성 비밀을 실패용 부하에 넣고, 리시트 제작자를 통해 처리하고, 오류 클래스와 재시험 결정이 생존할 때까지 비밀이 존재하지 않는다고 주장합니다. 잘못된 자료를 보관하는 것은 민감한 내용을 보관하는 것을 허용하지 않습니다. 세 번째로, 결과 반사 예제 를 실행하십시오. 진급자에게 최종 대리자 메시지를 전달하고 실제 배달 할 수 있는 영수증을 기지합니다. unverified 를 반환해야 합니다. 다음으로 작업에 대한 특정 확인파일 소화, 합격 테스트, 목적지 API 읽기, 또는 인간 승인을 추가하고 이 변경만 healthy 를 허용하는지 확인합니다. 결과 검사는 반드시 작업 흐름에 따라 다릅니다. 연구 작업은 인용된 소스 커버링과 저장된 보고서를 필요로 할 수 있습니다. 배포 작업은 실시간 건강 반응과 버전 평등이 필요할 수 있습니다. 이메일 작업은 목적지 우편 상자를 읽는 것이 필요할 수 있습니다. 임의의 목표가 달성되었다는 데는 단지 맥락에 근거한 증거가 없습니다. 계약이 한계로 사용되며 제품 주장이 아닙니다. 마누스 포스트는 실제 디자인 긴장감을 드러내기 때문에 가치가 있습니다. 캐시 효율성과 변화 가능한 맥락, 더 작은 창과 돌이킬 수 없는 손실, 안정적인 행동과 반복, 오류 청소와 학습 증거. 운영적인 움직임은 그 긴장을 검사할 수 있게 하는 것입니다. 이 질문에 답할 수 있을 때 계약에 동의하세요. 캐시할 수 있는 사전이 변경되었나요? 역사적인 도구의 모든 행동이 여전히 해석될 수 있습니까? 모든 생략된 관찰은 회복되고 정직성을 확인 할 수 있습니까? 현재의 목표는 다음 결정을 위해 충분히 신선합니까? 실패한 모든 행위가 확실한 증거를 남겼나요? 반복적인 행동은 작업 상태를 변화시키는가? 요청된 결과를 증명하는 별도의 영수증은 무엇입니까? 어떤 정밀성 응답이 알려지지 않은 경우, unknown 또는 unsafe 를 보존하십시오. 녹색을 제조하지 마십시오. 증거와 발전이 유지되는 동안 효율성이 떨어지는 경우에만 실행이 계속되고 비용 문제를 별도로 해결하십시오. Sidewisp는 현재 비공개 프리뷰 단계입니다. 대중의 경험은 초기 접근 웹 사이트와 대화형 시범입니다. 생산 에이전트 건강 수집 및 컨텍스트 모니터링은 일반적으로 배송되지 않습니다. 의도된 제품 방향은 신선함, 컨텍스트 연속성, 유용한 진전 및 검증된 결과와 같은 증거를 명확한 건강 시각으로 전환하는 동시에 불확실성과 승인 경계를 가시적으로 유지하는 것입니다.