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AI agents開發筆記（第一課）：context window的暗坑
做專案時才意識到這個問題有多扎手——幾個檔案一不小心膨脹得太快，整個流程得中途大改。那一刻真的傻眼了。
後來就在想，能不能反向思考：讓agents自己學會管理自己的context size？就是說，agents在運行過程中能夠識別什麼時候要優化、怎麼優化檔案結構來適應token限制。
這個思路其實挺有意思的——把優化邏輯嵌入到agents的自適應機制裡。接下來會測試哪些方案真的能用，哪些容易踩坑，有想法的人可以一起討論。
讓agents自己管理context真的聰明，就怕自動優化反而更亂
等你的測試結果，我想看看哪個方案最靠譜
自我管理那塊確實得琢磨琢磨，不然後面維護起來會瘋
自我優化這個思路確實抠，让agent自己管理context窗口比手動刪刪減減可靠多了
不過我覺得關鍵還是得看怎麼讓它識別哪些信息該留哪些該扔，這裡面的trade-off不好把握啊
有實裝經驗的來分享一下呗，我想看看有沒有現成的方案
自己管理context size的思路確實絕，就是不知道實現起來會不會又是新坑
有進展一定得分享啊，現在都卡在這兒呢
這想法可以，agents能自適應優化的話這事兒就解了一半
不過怎麼判斷什麼時候該優化這塊邏輯得想清楚，容易搞反了
等你的測試結果呢，哪些方案真實可行的
讓agent自己管理token這想法我喜歡，就是不知道實際跑起來會不會又是另一套邏輯
有測試結果的話一定要分享啊，想看看最後怎麼優化的
其實這才是真正的自適應吧，不然就是在給agents打補丁
感覺你後面肯定還有更野的想法，繼續啊
試過RAG那套流程嗎，感覺也能緩解這問題
坦白說之前的方案都太被動了，這次換個思路還是值得的
等你出個最佳實踐指南，社區估計得搶破頭
讓agent自己管理token的想法不錯，就怕又是新坑
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自適應管理聽起來不錯，就怕實際跑的時候token還是會濺你一臉血
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這個思路有點意思，反正現在模型那麼多限制，讓agents自己想辦法也蠻合理的
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等等，優化邏輯怎麼嵌入啊，會不會本身就吃掉一堆context
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我覺得可以試試分片處理，比硬怼context window聰明多了
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真的，這種自我優化的東西調試起來得多費勁啊
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有點想看看你後面測試的方案，踩坑指南也值得學