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Ingénierie de contexte vs. ingénierie de prompt :
Dans les premiers jours des LLM, créer des prompts astucieux était la clé du succès.
Mais si vous construisez des agents IA sérieux aujourd'hui, l'ingénierie de prompt à elle seule ne suffira pas.
Vous avez besoin de l'ingénierie de contexte.
Voici pourquoi :
- Le prompting concerne ce que vous dites
- L'ingénierie de contexte concerne ce que le modèle voit
Et ce qu'il voit est plus important que jamais.
Chaque token dans le contexte coûte de l'attention. Plus le contexte est grand, plus il est probable que le modèle se laisse distraire, oublie ou ralentisse.
Tout comme les humains, les LLM peuvent perdre leur concentration.
C'est pourquoi de bons agents ne se contentent pas de tout déverser dans le contexte. Ils :
1️⃣ Sélectionnent ce qui est utile
2️⃣ Résument ce qui est ancien
3️⃣ Récupèrent ce qui est nécessaire (juste à temps)
4️⃣ Écrivent des notes pour eux-mêmes
5️⃣ Délèguent du travail à des sous-agents si nécessaire
Ce n'est pas une théorie, c'est ainsi que des systèmes comme Claude Code, des agents du monde réel et des outils de mémoire efficaces fonctionnent déjà aujourd'hui.
L'ingénierie de contexte devient la compétence essentielle pour quiconque construit des agents à long terme et multi-étapes....

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