LangChain 讲解 Agent 检索的上下文工程

LangChain 发文讲解 AI Agent 上下文工程中的检索问题，称 Agent 检索面临三类问题：低效搜索、一次性塞满上下文窗口、引入无关或陈旧内容，并以竞争分析 Agent 为例说明应对方法。 文中以 LangChain 的 Deep Agents harness 为例：每个 deep agent 内置检索工具，与 ls、read_file、write_file、edit_file 并列；当工具结果超过约 20,000 tokens 时，harness 将其存入 /large_tool_results/ 下的文件，只向 agent 提供路径和首尾几行的简短预览。 LangChain 还提到其 Academy 上的 Deep Agents 课程为免费、在线、自定进度。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。