Manus: Kontext-Engineering für effiziente KI-Agenten
Das Manus-Projektteam entschied sich beim Bau seines KI-Agenten dafür, die In-Context-Lernfähigkeiten bestehender Modelle zu nutzen, anstatt große Modelle von Grund auf zu trainieren. Der Artikel fasst vier wichtige Erkenntnisse zusammen: 1. Optimieren Sie die KV-Cache-Trefferquote, indem Sie stabile Prompt-Präfixe beibehalten, an den Kontext anhängen und Cache-Breakpoints explizit markieren; 2. Maskieren Sie Werkzeuge, entfernen Sie sie nicht; verwalten Sie die Werkzeugverfügbarkeit dynamisch, um Cache-Invalidierungen und Modellverwirrung zu vermeiden; 3. Verwenden Sie das Dateisystem als externen Speicher für einen persistenten und unbegrenzten Kontext; 4. Steuern Sie die Aufmerksamkeit, indem Sie Ziele wiederholen und Fehlerinformationen zum Lernen beibehalten. Diese Praktiken verbessern die Leistung und Stabilität des KI-Agenten erheblich und bieten wertvolle Einblicke in den Bau effizienter KI-Agenten.
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