AI 子代理：解决 LLM 上下文窗口限制的革命性方法

作者在探索大型语言模型（LLM）上下文窗口限制的最佳实践时，发现了一种利用子代理解决问题的革命性方法。通过将任务分解给具有独立上下文窗口的子代理，避免了主上下文窗口溢出，从而提高了效率和可靠性。这种方法类似于异步编程中的状态机，使得复杂的代码生成和任务处理变得更加流畅。作者还分享了利用AI自动化“维持系统运行”（KTLO）任务的想法，并展望了未来AI在自动化软件开发中的潜力。