★ 3
GraphMemory：解耦记忆与上下文
针对持续向共享上下文追加信息导致token成本上升、窗口受限与性能退化的问题，提出上下文优化的统一形式化，将智能体记忆更新视为对上下文的优化更新。据此设计GraphMemory轻量图记忆，累积、精炼并连接可复用策略，每次仅检索相关子图，在有界检索下记忆量恒定，构建token较基线减少约81-85%。
arXiv cs.AI27 天前
#上下文工程
共 9 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
★ 3
草稿-验证-修订流水线中的LLM能解决指示歧义吗？
研究考察草稿-验证-修订这一常见LLM编排模式中，不同阶段模型对“previous”等上下文依赖表达的指代可能发生指示转移。通过合成数据集测试三家供应商六款模型共21种推理配置，平衡准确率从低于随机的0.156到接近完美不等。GPT-5.2随推理投入从0.156升至0.942，而Gemini 3 …
arXiv cs.AI48 天前
★ 3
智能体框架内的上下文工程：四大机制应对长任务溢出与目标丢失
文章剖析了浅层智能体在长周期任务中面临的两大失败模式：上下文溢出与目标丢失。文章揭示了 LangChain Deep Agents、Claude Code、Manus、OpenAI Codex 和 Amazon Bedrock AgentCore 实际采用的阈值与机制，并配有交互式模拟器展示 20…
MarkTechPost49 天前
★ 2
研究评测 15 种知识图谱序列化格式对推理大模型的影响
研究在九个前沿大模型配置上评测 15 种图表示格式，覆盖本体知识抽取与结构图推理任务。结果显示知识抽取对序列化格式不敏感，但结构推理任务的准确率显著受格式选择影响，最优格式取决于模型、查询和任务，应将图序列化视为动态编排决策。
arXiv cs.AI12 天前
★ 2
arXiv 论文：数据智能体上下文工程与行为研究
该论文系统分析了语义层、编排与压缩三种上下文工程技术（CET）对数据智能体的影响，在 7 个 LLM、5 个基准的 1514 个长程任务上评估行为、准确率与成本。研究发现无 CET 的智能体分为调查者、过早作答者和早停者三类，每种 CET 只对匹配的行为组转化为准确率收益，对调查者甚至有害。
arXiv NLP16 天前
★ 2
★ 1
开发者发布 Pawmc：带分区记忆的 LLM 聊天日记应用
开发者 kol3x 在 Hacker News 发布开源项目 Pawmc，一个极简系统提示、无工具与联网设计的 LLM 聊天应用。它把对话上下文按「日记」和「话题」分桶存储，每次对话只注入相关摘要，思路类似 Karpathy 的 LLM Wiki 但更轻量。项目提供托管演示与 GitHub 仓库。
Hacker News – LLM11 天前
★ 1
开发者分享用 CLI --help 为 LLM 提供上下文的技巧
一篇技术博客探讨如何利用命令行工具的 --help 输出作为 LLM 的上下文信息来源，帮助模型理解 CLI 工具用法。文章指出该方法在简单场景下有效，但存在局限。属于开发者实践技巧分享。
Hacker News – LLM23 天前
★ 1
用.md文件为AI提供上下文
一个名为transcripted.app的工具演示了如何通过Markdown文件向AI注入上下文信息。这类轻量做法在开发者中逐渐流行，用于替代复杂的检索管线。
Hacker News – AI30 天前