AI工程

概念

Context-Engineering — Context Engineering（上下文工程）是指对 LLM 的有限上下文窗口进行策展与管理的系统化方法。Anthropic 将其定义为：在固定 toke
LLM-Wire-Protocol统一模式 — Mario-Zechner 在构建 Pi-Agent 的 pi-ai 层时发现：市面上 300+ LLM 模型归根结底只实现了四种 Wire P
Sprint合约制 — Sprint 合约制是生成器-评估器架构三 Agent 系统中的一个机制：在每个 Sprint 开始前，**生成器（Generator）和评估器（Eva
Think工具 — Think 工具是一个无副作用的特殊工具：模型调用它时，输入文本被追加到日志中作为"思考"，不获取新信息，不修改任何状态。它为模型在复杂工具链中提供一个**结构
上下文焦虑 — 上下文焦虑（Context Anxiety）是 LLM 在长时任务中的一种失败模式：模型感知到自身接近上下文窗口限制时，会过早包装工作、草率结束任务，而
上下文腐烂 — 上下文腐烂（Context Rot）是指随着 LLM 上下文窗口中 token 数量增加，模型从上下文中准确召回和推理信息的能力非均匀下降的现象。由 [
上下文重置 — 上下文重置（Context Reset）是长时 Agent 任务中的一种会话管理策略：彻底清空上下文窗口，启动全新 Agent，通过精心设计的**结构化
分层记忆架构 — 分层记忆架构（Hierarchical Memory Architecture）是 Context-Engineering 的核心实现模式。将 LLM
即时上下文检索 — 即时上下文检索（Just-in-Time Context Retrieval）是一种 Agent 信息管理策略：Agent **不在运行前预加载所有可能相关的数
情境化检索 — 情境化检索（Contextual Retrieval）是 Anthropic 提出的 RAG 增强方案：在将文档 Chunk 建立Em</li> <li>[[检索增强生成 — 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种通过检索外部知识库中的相关信息并注入提示，来弥补 LLM 静态训练知
检索重排序 — 检索重排序（Retrieval Reranking）是 RAG 流水线中的精排步骤：在初始召回（粗排）获得大量候选 Chunk 后，用专门
注意力预算 — 注意力预算（Attention Budget）是对 Transformer 模型处理上下文时有限注意力资源的比喻性描述：每个
渐进式披露-Progressive-Disclosure — 渐进式披露（Progressive Disclosure）是一种交互设计和信息管理策略，旨在通过分阶段、按需的方式向用户（或 AI 模型）展示信息，以避免认知过
结构化笔记法 — 结构化笔记法（Structured Note-taking）是 Agent 长时任务中的持久记忆技术：Agent 将关键信息**定期写入上下文窗口之外的持久存储
跨Provider上下文迁移 — Context Handoff 是 Pi-Agent pi-ai 层最独特的能力：一个会话可以在 Anthropic → OpenAI → Goog</li> </ul> <h2 id="_2">实体</h2> <ul> <li>[[Dieter Fox — Dieter Fox 是美国华盛顿大学（University of Washington）教授，著名的机器人学和人工智能专家。他是Probabilistic</li> <li>[[Heinrich A. Ernst — Heinrich A. Ernst 是一位在机器人学和人工智能领域具有开创性贡献的研究者，以其 1962 年在麻省理工学院（MIT）完成的博士论文《MH-1</li> <li>[[Jean-Claude Latombe — Jean-Claude Latombe 是机器人运动规划领域的奠基人之一，曾任斯坦福大学（Stanford University）教授。他最为人熟知的成
Nils J. Nilsson — Nils J. Nilsson（1933-2019）是人工智能领域的先驱人物，斯坦福大学计算机科学系奠基性教授之一，曾任 SRI Inter
Richard E. Fikes — Richard E. Fikes 是一位杰出的计算机科学家，曾任斯坦福研究院（SRI International）人工智能中心的研究员，后任职于 Xerox</li> <li>[[Sebastian Thrun — Sebastian Thrun 是斯坦福大学人工智能实验室前主任，著名计算机科学家，概率机器人学领域的奠基
UniMERNet — UniMERNet 是用于数学公式识别的深度学习模型，可将图像中的公式检测框转换为 LaTeX 代码，是 MinerU 第四层流水线中

综合分析

Claude-Code上下文工程全景 — Claude Code 的上下文工程本质是：**在 LLM 无状态性