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#文件系统
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AIGCLINK
3周前
构建Manus的经验教训,6个经典的上下文工程的方法论值得学习: 1、提升KV缓存命中率降低token成本。 2、前缀提示词中的tool,在不同轮次对话中,不用的tool部分采用遮盖非移除,这样提升kv cache的命中率。 3、使用文件系统作为上下文,例如,只要保留URL,网页内容就可以从上下文中移除,保存在外部文件系统中;如果沙盒中仍然保留文档路径,则可以省略文档内容。这使得Manus能够缩短上下文长度,而不会永久丢失信息。 4、在不同轮次的context中,通过不断重写todo待办事项列表,Manus将其目标复述到上下文的末尾,提升全局注意力控制。 5、改善Agent行为最有效的方法:将错误的尝试保留在上下文中。 6、有效避免agent降智的解决方法是:增加多样性,不要让agent陷入少样本学习的降智状态。 blog: #manus #agent #contextengineering
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orange.ai
4周前
特别是第5点,用文件系统解决了大模型的上下文问题,让Agent拥有无限记忆和灵活操作能力。 文件系统是人类文明最伟大的发明之一。 让 Agent 能用文件系统作为记忆存储,是Manus团队最大的发明之一。 为什么用文件系统? 传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大,也有极限。比如128K tokens听起来很大,但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF,分分钟就爆了。而且,长上下文不仅贵,还会让模型“迷糊”,性能下降。 Manus的思路是:既然大脑(上下文)装不下,就用“硬盘”——也就是文件系统,来当外挂记忆! 文件系统的创新用法 1. 无限扩展的记忆 文件系统没有上下文窗口的限制,Agent可以随时把重要信息写进文件,需要时再读出来。比如,遇到大文档、复杂网页,Agent只要记住文件路径或URL,内容可以随时查,不用全塞进上下文。 2. 结构化、分层管理 文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储,像人类整理文件夹一样,查找和管理都很高效。 3. 可恢复的压缩 Manus的压缩策略很巧妙:不是简单丢弃信息,而是“可恢复”——比如只保留网页的URL,内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间,又不会丢失关键数据。 4. Agent间共享与版本控制 虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息,像团队协作一样。还可以支持版本控制,记录每一步的变化,方便回溯和纠错。 5. 让Agent学会“用文件” Manus的Agent不只是被动存取文件,而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如,Agent会自动生成文件,随着任务推进不断更新,把目标“复述”到上下文末尾,防止“迷失在中间”。 Manus团队认为,文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里,而是像人类一样,学会查资料、做笔记、整理档案。这样,Agent就能处理更复杂、更长远的任务,甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。 未来如果有更高效的序列模型(比如State Space Model),配合文件系统这种外部记忆,AI Agent的能力会有质的飞跃。
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歸藏(guizang.ai)
2个月前
更新了 iPad OS 26 体验了一下发现新的文件系统和多窗口管理有点意思 基本拉齐了 Mac OS 的体验,比之前那个别扭的逻辑好多了 录了个体验视频可以看看
iOS 26 Beta 2:流畅优化难抵卡顿发热· 70 条信息
#iPad OS 26
#文件系统
#多窗口管理
#Mac OS体验
#积极
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karminski-牙医
5个月前
DeepSeek 开源周的 5 号炸弹来啦!又是集束炸弹!3FS 和 smallpond! 我不敢相信DeepSeek甚至颠覆了存储架构...... 我上次为网络文件系统震惊还是HDFS和CEPH. 但这些都是面向磁盘的分布式文件系统. 现在一个真正意义上面向现代SSD和RDMA网络的文件系统诞生了! 飞火流星文件系统(3FS)- 一种利用现代 SSD 和 RDMA 网络全带宽的并行文件系统 这个文件系统可以在 180 节点集群中达到6.6 TiB/s 总读取吞吐量,每个客户端节点 KVCache 查找峰值吞吐量 40+ GiB。 另一个 smallpond(小池塘)是基于 3FS 的数据处理框架! 这个框架由 DuckDB 提供的高性能数据处理,可扩展以处理 PB 级数据集! 地址: 地址: #DeepSeek #deepseek开源周
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