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上下文工程基础知识

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介绍语言模型推理时的上下文组成与约束，帮助工程师梳理指令、工具、检索、历史和输出的组织方式，从而调优代理行为并控制令牌成本。

上下文工程专家

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提供上下文动态管理、向量数据库、知识图谱、智能记忆、RAG 和多主体协作方面的专业指导，帮助 AI 系统在企业级场景中保持信息相关性和可执行性。

智能体评估框架

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构建符合多维指标的智能体评估体系，衡量令牌使用、工具调用和模型选择，验证上下文工程、捕捉回归并持续监控生产能力。

语境工程诊断顾问

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帮助产品经理判断 AI 流程是堆填式上下文还是结构化语境工程，并指导界定边界、强化检索与结构化流程，减少噪声、稳定多步智能体的输出。

文件系统上下文工程

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通过文件系统保存工具输出、计划与子 Agent 发现，实现按需加载上下文、减小 token 负担、增强多 Agent 协作的上下文工程方式。

AI工程全流程手册

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覆盖提示评估、上下文预算、RAG架构、安全审计、评估体系与产品洞察的六个AI工程流程，帮助团队在上线前做出一致、可复现的优化决策。

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