【生成式人工智慧與機器學習導論2025】第 2 講：上下文工程 (Context Engineering) — AI Agent 背後的關鍵技術

摘要

介紹上下文工程（Context Engineering）的概念，說明其與提示工程（Prompt Engineering）的異同，並探討如何透過最佳化輸入讓語言模型獲得預期輸出。影片透過實際示範展示 AI Agent 如何操控電腦執行任務，並分析多代理系統（Multi-Agent）在處理複雜任務時的優勢。

This course explains Context Engineering, demonstrates AI Agent capabilities in computer use, and analyzes the benefits of multi-agent systems for complex tasks.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 上下文工程是最佳化語言模型輸入以獲得正確輸出的技術。
• AI Agent 可透過工具使用電腦執行如訂票等實際任務。
• 多代理系統在處理複雜任務時比單一代理更有效。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 05:59位置咒語與 In-Context Learning 原理
2. 15:39範例如何影響語言模型的答案
3. 19:03In-Context Learning 非傳統機器學習
4. 23:35System Prompt 定義模型行為與限制
5. 27:29對話無法改變參數與長期記憶機制
6. 30:39搜尋引擎與 RAG 技術提供額外資訊
7. 35:22Gemini 工具呼叫與指令格式
8. 59:36模型自發式深度思考過程
9. 1:02:17AI Agent 與 SOP 工作流
10. 1:06:39語言模型與 AlphaGo 差異
11. 1:14:10Gemini CLI 免費代理體驗
12. 1:16:57Context Window 容量限制
13. 1:23:52RAG 資料量與問題拆解效應

提到的工具與公司

• GPT-3
• GPT-3.5
• GPT-4
• GPT-4o
• Claude
• ChatGPT
• Colab
• LangChain

適合誰看

正在學習機器學習、開發 AI 應用或對 AI Agent 感興趣的開發者與學生。

摘要依據

講者

李宏毅

依據

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