Manus : Ingénierie du contexte pour des agents IA efficaces

L'équipe du projet Manus a choisi de tirer parti des capacités d'apprentissage en contexte des modèles existants plutôt que d'entraîner des modèles volumineux à partir de zéro lors de la construction de son agent IA. L'article distille quatre enseignements clés : 1. Optimisez le taux de succès du cache KV en maintenant les préfixes d'invite stables, en ajoutant au contexte et en marquant explicitement les points d'arrêt du cache ; 2. Masquez, ne supprimez pas, les outils ; gérez dynamiquement la disponibilité des outils pour éviter l'invalidation du cache et la confusion du modèle ; 3. Utilisez le système de fichiers comme mémoire externe pour un contexte persistant et illimité ; 4. Manipulez l'attention en réitérant les objectifs et en conservant les informations d'erreur pour l'apprentissage. Ces pratiques améliorent considérablement les performances et la stabilité de l'agent IA, offrant des informations précieuses pour la construction d'agents IA efficaces.