愛好 AI Engineer 電子報 🚀 新技能組合 Context Engineering 上下文工程 #29

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Hello! 各位 AI 開發者大家好 👋

我是 ihower,這一期電子報的內容依然非常豐富,好內容太多可以寫。我的分享大多會首發在 Facebook 上,如果不怕吵想第一時間收到通知,可以加入我的 Facebook 廣播頻道

🔍 什麼是 Context Engineering 上下文工程?

Context Engineering 這個詞最近在 AI 技術圈被提出,能更廣泛統稱所有 Context 的動態管理。這篇文長有很多引用出處,請至我的 Blog 看全文

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🧑‍🚀 大神 Andrej Karpathy 的最新演講 Software Is Changing 影片

大神 Andrej Karpathy 的最新演講 Software Is Changing (Again)

  • 軟體正在經歷 70 年來最根本的變化: 軟體進化三階段
  • LLM = 新作業系統
  • 允許可以部分自主的 Agent 應用
  • 軟體設計要服務三種用戶: 人類(GUI)+ 程式(API)+ AI Agent(新介面)
  • 這是軟體史的關鍵轉折點

除了看影片,也可以看我的逐字稿截圖整理,這個網頁的用法是: 1. 直接用沈浸式網頁翻譯 2. 或是右上角我有做 Copy Transcript 可以複製回去,給你的 AI 用你喜歡的方式整理出你想要的內容,例如這我用 Claude 整理後變成的文章

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什麼是 Context Engineering 上下文工程?

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Context Engineering 這個詞最近在 AI 技術圈被提出,包括 Tobi Lütke (Shopify CEO)、大神 Andrej KarpathyHarrison Chase (LangChain 創辦人) 、Jerry Liu (Llamaindex 創辦人)、Simon Willison 等大大都在討論+1。過去大家熟知的是 Prompt Engineering,但現在發現這詞已經不夠涵蓋目前大家在做的事情,而且更多人誤認為這只是撰寫靜態的提示詞而已,而忽略了背後所需要的工程技術。技術社群需要一個新術語能更廣泛統稱所有 Context 的動態管理,包括 System/User prompt、RAG、Memory、Tool Calling、結構化輸出、Agent、Multi-Agents 等等。

什麼是 Context Engineering?

開發 AI 應用需要建構一個系統,動態根據當前任務和狀態,提供正確的資訊和工具給 LLM 大模型,讓它有足夠的條件完成任務,這就叫做 Context Engineering 上下文工程。

Tobi Lütke (Shopify CEO) 說:「我真的喜歡 context engineering 這個詞勝過 prompt engineering。它更好地描述了核心技能: 提供所有上下文讓 LLM 能合理解決任務的藝術。」

LangChain 在 “The rise of “context engineering” 文章中說:「Context engineering 是建構動態系統,以正確的格式提供正確的資訊和工具,使 LLM 能夠合理地完成任務。」

Andrej Karpathy 說: 「LLM 就像新型作業系統,模型是 CPU,而 Context window 就是 RAM。Context engineering 是精巧地把對的資訊在對的時機塞進 context window 的微妙藝術與科學。」

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愛好 AI Engineer 電子報 🚀 頂級 AI 公司的 Prompting 秘訣和 Claude Code 正夯 #28

Hello! 各位 AI 開發者大家好 👋

我是 ihower,這一期電子報的內容非常多元豐富,希望大家會喜歡。

🧙‍♂️ YC 的 State-Of-The-Art Prompting For AI Agents

看了 Y Combinator 有場 Podcast 講了頂級 AI 公司 Prompting 的核心策略,以下是重點整理:

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AI Agent 架構比較: Multi-Agent 或 Single-Agent

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(來一次講三篇 multi-agents 架構文章 + PoC 實作經驗分享)

近期有兩家知名 AI 公司幾乎同時發表了關於 multi-agent 系統的文章,但觀點乍看之下完全相反:

兩方論點整理

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愛好 AI Engineer 電子報 🚀 模型上下文協定 MCP 應用開發 #27

Hello! 各位 AI 開發者大家好 👋

這一期電子報間隔比較久啊,最近又是自己開課🔥錄影回放票販售中,又是準備 GenAI 年會的演講。有點忙碌。AI 世界當然也是毫不停歇: Llama 4OpenAI GPT-4.1o3 跟 o4-miniClaude 4 等新模型連發。

🔝 淺談模型上下文協定 MCP 應用開發 投影片

無懸念 MCP 會是 Agent 應用以及開發非常重要的一環了,這是我在生成式 AI 開發者年會所做的 MCP 分享,內容包括: Why MCP、什麼是 MCP、MCP server 和 client、Remote MCP server 的發展、Sampling 和 Agents as Tools 多代理人架構、 MCP 的 Roadmap 等等。

錯過現場也沒關係,GenAI 年會提供線上回放票,可在這裡購買 👉 pse.is/7jrlk8 有我的專屬 $250 折扣碼:IHOWER

🧠 OpenAI: A Practical Guide to Building Agents

OpenAI 發布了一份打造 AI Agent 的白皮書指南,內容包括什麼時候該用 Agent、Agent 如何設計、多代理人架構,並使用 OpenAI Agents SDK 示範。

篇幅不長也不難,覺得蠻實在的,不是那種不明覺厲的技術白皮書。我自己也蠻推薦用 OpenAI Agents SDK (這是 Python 版本,也有出 JavaScript 版本),輕量好上手、沒有多餘的抽象、Production-Ready 我需要的功能都有: python async, streaming, handoffs, multi-agents, MCP, tracing, guardrails 等等。

要上手 OpenAI Agents SDK 我推薦看他文件 QuickstartExamples,也可以看 Elvis Saravia 有場教學影片Guide

我自己的課程也有一個多小時的內容在教 OpenAI Agents SDK 來實作 multi-agents 架構,包含 Handoffs、Agents as Tools、Sequential Workflow、Parallelization、Orchestrator-Workers、Human-in-the-loop、Self-Reflection、Guardrails 全套架構通通都有實作範例。

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淺談模型上下文協定 MCP 應用開發

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這是我在 2025/5/23 的 生成式 AI 開發者年會 中,分享的 MCP 演講投影片

➡️ 這裡下載 PDF(17mb)

錯過現場也沒關係,GenAI 年會提供線上回放票,可在這裡購買 👉 pse.is/7jrlk8

🗓 議程簡介:

了解 MCP 如何讓開發者能夠以標準化方式銜接LLM與外部工具
掌握MCP的核心概念與實作方法,並發掘如何將這項技術融入自己的AI專案中

  • Why MCP? 什麼是 MCP?
  • MCP server
  • MCP client
  • Remote MCP server 的發展
  • Sampling 和 Agents as Tools 多代理人架構
  • MCP 的 Roadmap

想系統性學習 LLM、RAG 與 Agents 應用開發實務? 歡迎參考我的課程 🧠 大語言模型 LLM 應用開發工作坊