Tipo: Web Article
Link originale: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
Data pubblicazione: 2025-09-24
Sintesi #
WHAT - Questo articolo parla di Context Engineering per AI Agents, condividendo lezioni apprese durante lo sviluppo di Manus, un agente AI. Descrive le sfide e le soluzioni adottate per ottimizzare il contesto degli agenti AI, migliorando efficienza e costi.
WHY - È rilevante per il business AI perché offre strategie concrete per migliorare le prestazioni degli agenti AI, riducendo tempi di sviluppo e costi operativi. Le tecniche descritte possono essere applicate per ottimizzare agenti AI in vari settori.
WHO - Gli attori principali sono Manus, un’azienda che sviluppa agenti AI, e il team di sviluppo guidato da Yichao ‘Peak’ Ji. L’articolo è rivolto a sviluppatori e aziende che lavorano su agenti AI.
WHERE - Si posiziona nel mercato degli strumenti e delle tecniche per lo sviluppo di agenti AI, offrendo best practice per il contesto engineering.
WHEN - L’articolo è stato pubblicato nel luglio 2024, riflettendo le lezioni apprese durante lo sviluppo di Manus. Le tecniche descritte sono attuali e applicabili nel contesto delle tecnologie AI di oggi.
BUSINESS IMPACT:
- Opportunità: Implementare le tecniche di contesto engineering per ridurre i costi operativi e migliorare le prestazioni degli agenti AI.
- Rischi: Non adottare queste pratiche potrebbe portare a inefficienze e costi elevati.
- Integrazione: Le tecniche possono essere integrate nello stack esistente per ottimizzare agenti AI in vari settori.
TECHNICAL SUMMARY:
- Core technology stack: Utilizza tecniche di contesto engineering per ottimizzare agenti AI, con un focus su KV-cache hit rate. Linguaggi menzionati: Rust, Go, React.
- Scalabilità: Le tecniche descritte sono scalabili e possono essere applicate a vari agenti AI.
- Differenziatori tecnici chiave: Uso di KV-cache per ridurre latenza e costi, pratiche di contesto engineering come mantenere il prefisso del prompt stabile e append-only context.
Casi d’uso #
- Private AI Stack: Integrazione in pipeline proprietarie
- Client Solutions: Implementazione per progetti clienti
- Strategic Intelligence: Input per roadmap tecnologica
- Competitive Analysis: Monitoring ecosystem AI
Risorse #
Link Originali #
- Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus - Link originale
Articolo segnalato e selezionato dal team Human Technology eXcellence elaborato tramite intelligenza artificiale (in questo caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) il 2025-09-24 07:36 Fonte originale: https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
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