一篇关于构建LLM（大型语言模型）代理的实用建议文章
http://t.cn/A6kgPEY7
作者Paras Chopra。文章总结了以下几点关键见解：一是将任务分解为每个不超过10-15分钟的人类工作量，因为LLM在这些任务上的成功率更高；二是充分利用长上下文窗口，让单个LLM完成所有任务，避免使用碎片化的RAG方法；三是对于多步骤的长期任务，需要构建一个可靠的验证系统来避免错误累积；四是将LLM视为具有完全健忘症的天才，通过重复任务清单等方式帮助其保持上下文连贯性；五是赋予LLM读写工具，让其自行构建上下文窗口，同时注意工具设计的艺术性；六是多轮对话代理的成本会呈二次方增长，因此应避免中途更改上下文以利用缓存降低成本。
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