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Next-Level Agents：开释动态荆棘文（Dynamic Context）的众多后劲

01 内容简介 Introduction

AI Agents 的四肢主要由两点决定： (1) 它所初始的基础模子，以及 (2) 输入给该模子的荆棘文信息。荆棘文信息输入的形势径直影响着 Agents 任务扩充着力。以至不错说，即使使用归拢模子，不同的荆棘文内容输入也能栽培各具特质的 Agents 四肢步地。那么，何为 Agents 所需的“荆棘文信息”呢？可通过查阅下方的 “Types of Context” 图示了解干系信息。

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本文将长远研讨一系列 Agents 进阶计谋，依据 AI Agents 的具体需求优化荆棘文信息，从而晋升其责任着力与准确性。本文率先将笼统五种常见时刻计谋，然后会共享一些实施细节。 文中回来的资格教育，虽源自于和 multi-agent 团队在骨子分娩环境中和谐的长久本质资格，但这些资格关于 single agent 系统亦具有遍及的适用性和指令真谛。

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