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淘客个人网站怎么建设,网站数据库如何导入,做网站需要做哪些东西,厦门网站推广步骤机构简介 Google发布《Context Engineering》白皮书#xff0c;宣告AI开发进入上下文工程时代。Context Engineering通过Session和Memory双脑机制#xff0c;使大模型从无状态变为有状态。Session管理短期对话上下文#xff0c;Memory负责长期知识存储#xff0c;二者共同实现…简介Google发布《Context Engineering》白皮书宣告AI开发进入上下文工程时代。Context Engineering通过Session和Memory双脑机制使大模型从无状态变为有状态。Session管理短期对话上下文Memory负责长期知识存储二者共同实现Agent的跨会话理解和个性化。生产环境需注意异步生成、用户隔离和防止记忆投毒。未来AI竞争将取决于Context Engineering的精细程度。11月Google 发布了一份重磅白皮书《Context Engineering: Sessions, Memory》正式宣告 AI 开发从“Prompt Engineering”----提示词工程时代跨入“Context Engineering”—上下文工程时代。如果说 Prompt Engineering 是提示 AI怎么说话那么 Context Engineering 就是赋予 AI长期记忆****和个性化灵魂。今天我们就来深度拆解这份白皮书看看 Google 是如何设计企业级 Agent 记忆架构的。先来看一个问题为什么所有 AI Agent 都逃不过“上下文工程”我们知道大模型天生是无状态的。每次调用模型就是一张白纸不记得你是谁不记得你刚刚说过什么不记得任务进度不会形成知识沉淀更不会“跨会话理解你”。但一个真正能工作的 AI Agent需要连续对话需要理解任务上下文、记住用户偏好需要形成长期知识需要存工具调用状态能复用过往经验。这就是Context Engineering上下文工程出现的理由。 白皮书明确提出让LLM从“无状态”变成“有状态”不是模型问题而是工程问题。那么 什么是 Context EngineeringGoogle 在白皮书中提出了一个比喻Context Engineering 就像是大厨烹饪前的“备料”。过去我们做开发往往只关注 Prompt----就像是菜谱告诉模型要做什么。而**Context 就像是配料----**只要你把最优质的食材用户画像、历史记忆、当前任务状态清洗、切好、摆在模型面前即使是一个普通厨师也能做出一道好菜。**Context Engineering 的核心定义是**动态地组装和管理信息。它不仅仅是拼接字符串而是根据当前的用户、对话历史和外部数据策略性地选择、压缩和注入信息最大化相关性最小化噪声。Context Engineering的生命周期解释一下这张图。Fetch Context----获取上下文Agent 首先检索上下文——例如用户记忆、RAG 文档和最近的对话事件。对于动态上下文检索Agent 会利用用户的查询和其他元数据来识别需要检索哪些信息。Prepare Context----准备上下文Agent 框架动态构建用于 LLM 调用的完整提示词。虽然单独的 API 调用可能是异步的但“准备上下文”是一个阻塞的、“热路径”过程。在上下文准备好之前Agent 无法继续下一步。InvokeLLMand Tools----调用 LLM 和工具Agent 迭代地调用 LLM 和任何必要的工具直到生成给用户的最终响应。工具和模型的输出会被追加到上下文中。Upload Context----上传上下文在本轮对话中收集到的新信息会被上传到持久化存储中。这通常是一个“后台”过程允许 Agent 在异步进行记忆整合或其他后处理时先完成当前的执行任务。Context Engineering的核心架构Session 与 Memory 的“双脑”机制很多开发者容易混淆会话历史和记忆。Google 明确将它们划分为两个截然不同的系统Session 和 Memory。Session你的临时工作台----即时上下文Session 是短期的、易逝的是“正在发生的一切”包括当前轮对话内容工具调用与结果Agent 中间步骤推理链路当前任务进度等等。随着对话变长Token 成本激增模型注意力变分散响应变慢。Google 的解法是用压缩策略。不把整个 Session 喂给模型而是使用滑动窗口----只看最近 N 轮对话或用递归摘要----把旧对话总结成一段话。Memory长期知识Memory 是长期的、整理过的知识它是从 Session 中提取、清洗后的高价值信息。很关键的一点Session 是为了保证对话的连贯性而 Memory 是为了实现跨会话的个性化。Memory 的难点不在存储而在“抽取与整合”一个可用的 Memory pipeline需要完成三件事**先Extraction----抽取**从 Session 里提炼关键点包括用户偏好用户事实任务状态agent 经验可重复利用的信息等等是选择性提取不是全量复制。**再Consolidation----整合**包括去重合并冲突解决分级记忆衰减等等这是 Memory 管线最复杂的部分。**再Storage----存储**可以是文本JSONVectorKey-valueGraph。下面这张图便是Memory抽取、整合、存储的pipeline。Memory vs RAG两个完全不同的概念被混为一谈了太久很多人以为 RAG 就是Memory其实不然。白皮书直接给出了行业最清晰的区分。这份白皮书给出了一个非常形象的对比RAG 是“图书馆理员” 它守着一座巨大的图书馆----企业文档、Wiki它的知识是静态的、事实性的它让 Agent 成为领域专家。而Memory 是“私人助理” 它拿着一个小本本跟在用户身后记录用户的喜好、习惯和过去的对话。它的知识是动态的、私密的。它让 Agent 成为懂你的专家。用一张图来展示Agent、Memory、Session与External Knowledge外部知识库/RAG之间的信息流转关系。它是 Context Engineering 核心逻辑的完美可视化。生产环境落地的“生死线”在 Demo 里跑通 Memory 很简单但在生产环境中这份白皮书中强调了几个绝对不能踩的坑Memory 必须是“异步生成”----记忆的生成----Extraction Consolidation非常消耗算力和时间。不要让用户等 这部分工作必须在后台异步进行。用户说完话Agent 立刻回复记忆在后台慢慢生成。**需要做好用户隔离----**Memory 存储的是用户隐私。必须在架构上实现严格的用户隔离。A 用户的记忆绝对不能被 B 用户的 Agent 检索到。这不仅是 Bug更是安全事故。**防止记忆投毒----**小心恶意用户如果用户故意说“我的密码是 123456”或者输入错误的指令试图误导 Agent系统必须有类似Model Armor的层级来清洗和验证写入的数据。未来的 AI 竞争不再仅仅是比拼谁的模型参数更大而是比拼谁的 Context Engineering 做得更细致。只有当 Agent 拥有了连贯的 Session 管理和深度的 Memory 系统它才能从一个“只懂回答问题的机器”进化成一个“真正懂你的伙伴”。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】