Type: Web Article
Original link: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
Publication date: 2025-09-24
Résumé #
QUOI - Cet article traite du Context Engineering pour les agents IA, partageant les leçons apprises lors du développement de Manus, un agent IA. Il décrit les défis et les solutions adoptées pour optimiser le contexte des agents IA, améliorant ainsi l’efficacité et les coûts.
POURQUOI - Il est pertinent pour le secteur de l’IA car il offre des stratégies concrètes pour améliorer les performances des agents IA, réduisant ainsi les temps de développement et les coûts opérationnels. Les techniques décrites peuvent être appliquées pour optimiser les agents IA dans divers secteurs.
QUI - Les principaux acteurs sont Manus, une entreprise qui développe des agents IA, et l’équipe de développement dirigée par Yichao ‘Peak’ Ji. L’article s’adresse aux développeurs et aux entreprises travaillant sur des agents IA.
OÙ - Il se positionne sur le marché des outils et des techniques pour le développement d’agents IA, offrant des meilleures pratiques pour le context engineering.
QUAND - L’article a été publié en juillet 2024, reflétant les leçons apprises lors du développement de Manus. Les techniques décrites sont actuelles et applicables dans le contexte des technologies IA d’aujourd’hui.
IMPACT COMMERCIAL:
- Opportunités: Mettre en œuvre les techniques de context engineering pour réduire les coûts opérationnels et améliorer les performances des agents IA.
- Risques: Ne pas adopter ces pratiques pourrait entraîner des inefficacités et des coûts élevés.
- Intégration: Les techniques peuvent être intégrées dans la pile existante pour optimiser les agents IA dans divers secteurs.
RÉSUMÉ TECHNIQUE:
- Technologie principale: Utilise des techniques de context engineering pour optimiser les agents IA, avec un focus sur le taux de hits de la KV-cache. Langages mentionnés: Rust, Go, React.
- Scalabilité: Les techniques décrites sont évolutives et peuvent être appliquées à divers agents IA.
- Différenciateurs techniques clés: Utilisation de la KV-cache pour réduire la latence et les coûts, pratiques de context engineering comme le maintien du préfixe de l’invite stable et du contexte append-only.
Cas d’utilisation #
- Private AI Stack: Intégration dans les pipelines propriétaires
- Solutions client: Mise en œuvre pour les projets clients
- Intelligence stratégique: Entrée pour la feuille de route technologique
- Analyse concurrentielle: Surveillance de l’écosystème AI
Ressources #
Liens originaux #
- Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus - Lien original
Article recommandé et sélectionné par l’équipe Human Technology eXcellence élaboré via intelligence artificielle (dans ce cas avec LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) le 2025-09-24 07:36 Source originale: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
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