Manus：効率的なAIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング

Manusプロジェクトチームは、AIエージェントの構築において、大規模モデルをゼロからトレーニングする代わりに、既存モデルのコンテキスト学習能力を活用することにしました。この記事では、4つの重要な学びをまとめます。1. プロンプトプレフィックスを安定させ、コンテキストに追加し、キャッシュブレークポイントを明示的にマークすることで、KVキャッシュのヒット率を最適化します。2. ツールをマスクし、削除しません。キャッシュの無効化とモデルの混乱を避けるために、ツールの可用性を動的に管理します。3. 永続的で無制限なコンテキストのために、ファイルシステムを外部メモリとして使用します。4. 目標を繰り返すことと、エラー情報を学習に保持することで、注意を操作します。これらの実践は、AIエージェントのパフォーマンスと安定性を大幅に向上させ、効率的なAIエージェントの構築のための貴重な洞察を提供します。