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嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！
今天我要和大家聊聊如何让我们的Agent更精准、更快速，还能节省token的使用。首先，咱们得明白，智能体的表现，由两样东西决定：它运行的模型和它接收的上下文。这个上下文，就是咱们提供给它的信息。就好比，两个用同一个模型的Agent，它们的行为差异，完全取决于上下文的不同。所以，上下文这玩意儿，对智能体来说，太重要了！
那么，怎么优化上下文呢？
信息标签化：给每条信息打个标签，告诉AI哪些是重要信息，哪些是临时的。这样AI就能快速找到它需要的东西了。
定制化上下文需求：每个Agent对信息的需求都不一样。有的需要大量背景信息，有的可能只需要一点点。找到它们的关键需求，然后只提供这些。
系统提示词的优化：系统提示词放哪儿，影响可大了。有时候放在信息流的最后是个好选择，但也不是绝对。而且，一旦用了，就别让它在聊天历史里呆着，省得添乱。
减少冗余：特别是在用RAG的时候，别让信息重复出现。找到并去掉那些重复的内容，让AI的回应更多样化。
高级上下文处理策略：比如，用AI来给信息自动打标签，或者在RAG处理前，先用一个便宜的模型来简化信息。
那实现这些策略，需要写很多代码吗？
当然不用。一个好的智能体架构，可以让这些策略很容易实现。每个智能体都有自己的上下文配置，这样就能根据不同的需求，快速、便宜、精准地运行了。
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