Manus: هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالين
2025-09-24
اختار فريق مشروع Manus الاستفادة من قدرات التعلم ضمن السياق للنماذج الموجودة بدلاً من تدريب نماذج كبيرة من الصفر عند بناء وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص به. تلخص المقالة أربعة دروس رئيسية: 1. تحسين معدل ضرب ذاكرة التخزين المؤقت KV من خلال الحفاظ على بادئات المطالبات ثابتة، وإضافة إلى السياق، ووضع علامات على نقاط توقف ذاكرة التخزين المؤقت بشكل صريح؛ 2. إخفاء الأدوات، وليس إزالتها؛ إدارة توفر الأدوات ديناميكيًا لتجنب إبطال ذاكرة التخزين المؤقت وارتباك النموذج؛ 3. استخدام نظام الملفات كذاكرة خارجية لسياق دائم وغير محدود؛ 4. معالجة الانتباه من خلال تكرار الأهداف والاحتفاظ بمعلومات الأخطاء للتعلم. تعمل هذه الممارسات على تحسين أداء وكيل الذكاء الاصطناعي واستقراره بشكل كبير، مما يوفر رؤى قيّمة لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي فعالين.
اقرأ المزيد
(manus.im)
الذكاء الاصطناعي