Manus: 효율적인 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링

Manus 프로젝트 팀은 AI 에이전트를 구축할 때 대규모 모델을 처음부터 훈련하는 대신 기존 모델의 컨텍스트 학습 기능을 활용하기로 했습니다. 이 기사에서는 네 가지 주요 교훈을 요약합니다. 1. 프롬프트 접두사를 안정적으로 유지하고, 컨텍스트에 추가하고, 캐시 중단점을 명시적으로 표시하여 KV 캐시 적중률을 최적화합니다. 2. 도구를 마스크하고 삭제하지 않습니다. 캐시 무효화 및 모델 혼란을 피하기 위해 도구 가용성을 동적으로 관리합니다. 3. 영속적이고 무제한적인 컨텍스트를 위해 파일 시스템을 외부 메모리로 사용합니다. 4. 목표를 반복하고 오류 정보를 학습에 유지함으로써 주의를 조작합니다. 이러한 실천은 AI 에이전트의 성능과 안정성을 크게 향상시키고 효율적인 AI 에이전트 구축을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.