Manus项目：高效AI代理的上下文工程实践

Manus项目团队在构建AI代理时，放弃了从头训练大型模型，而是选择利用现有模型的上下文学习能力，并通过上下文工程优化效率。文章总结了四个关键经验：1. 优化KV缓存命中率，保持提示前缀稳定，上下文追加式更新，明确缓存断点；2. 使用掩码而非移除工具，动态管理工具可用性，避免缓存失效和模型混淆；3. 利用文件系统作为外部存储，实现无限容量的持久化上下文；4. 通过重复任务目标，操控模型注意力，并保留错误信息帮助模型学习。这些实践有效提升了AI代理的性能和稳定性，为构建高效的AI代理提供了宝贵的经验。