2026-01-13 22:35:16

Notas de desarrollo de agentes AI (Primera lección): las trampas del contexto window

Al hacer un proyecto me di cuenta de lo complicado que puede ser este problema: unos pocos archivos se expanden demasiado rápido, y todo el flujo debe ser modificado a mitad de camino. En ese momento, realmente me quedé boquiabierto.

Luego pensé, ¿será posible pensar en forma inversa? ¿Hacer que los agentes aprendan a gestionar su propio tamaño de contexto? Es decir, que los agentes puedan identificar durante la ejecución cuándo necesitan optimizar y cómo reorganizar la estructura de archivos para adaptarse a la limitación de tokens.

Esta idea en realidad es bastante interesante: integrar la lógica de optimización en el mecanismo de autoajuste de los agentes. A continuación, probaré qué enfoques realmente funcionan, cuáles son propensos a errores, y quienes tengan ideas pueden discutirlo juntos.

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MentalWealthHarvester

· hace2h

Jaja, también he caído en la trampa del contexto de ventana, los tokens disparándose sin control realmente es gg En cuanto a la autogestión, realmente hay que reflexionar sobre ello, de lo contrario, mantenerlo después será una locura

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ForkInTheRoad

· hace2h

Jajaja, esta fue mi historia de lágrimas y sangre la semana pasada, el archivo se infló y el token explotó. Optimizar este enfoque realmente vale la pena; dejar que el agente gestione el contexto por sí mismo es mucho más confiable que eliminar manualmente. Pero creo que lo clave sigue siendo cómo hacer que identifique qué información debe conservar y cuál debe desechar; el trade-off aquí no es fácil de manejar. Los que tengan experiencia en implementación, ¡compartan por favor! Quiero ver si hay alguna solución ya existente.

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MEVHunterZhang

· hace2h

Jaja, también he caído en esta trampa, cuando el archivo se expande, todo se arruina. La idea de gestionar el tamaño del contexto por uno mismo es realmente buena, solo que no sé si implementarla será otra trampa. Cuando haya avances, ¡definitivamente compartiré! Ahora mismo estamos atascados aquí. Esta idea puede funcionar, si los agentes pueden autooptimizar, la mitad del problema estaría resuelto. Pero hay que pensar bien cómo determinar cuándo es necesario optimizar esa lógica, es fácil confundirse. Estoy esperando tus resultados de las pruebas, cuáles soluciones son realmente viables.

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PoolJumper

· hace2h

Jaja, la ventana de contexto es realmente un problema. Una vez que lo pasas, nunca olvidas esa sensación. Me gusta la idea de que el agente gestione sus propios tokens, aunque no sé si en la práctica funcionará con otra lógica. Si tienes resultados de pruebas, ¡compártelos! Quiero ver cómo lo optimizaron al final. En realidad, esto es lo que realmente sería una adaptación, ¿no? De lo contrario, solo estarías parcheando a los agentes. Siento que seguramente tienes ideas aún más audaces para el futuro, ¡sigue así! ¿Has probado el proceso de RAG? Creo que también puede aliviar este problema. Para ser honesto, los planes anteriores eran demasiado pasivos. Cambiar de enfoque esta vez vale la pena. Cuando publiques una guía de mejores prácticas, la comunidad seguramente estará ansiosa por conseguirla.

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MevWhisperer

· hace2h

También he caído en esta trampa, el contexto explosivo es realmente increíble La idea de que el agente gestione el token por sí mismo es buena, solo que temo que sea otra nueva trampa

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TestnetFreeloader

· hace2h

Jaja, también he caído en la trampa del context window, cuando el archivo se expande se jode todo --- La gestión adaptativa suena bien, solo que temo que en la práctica los tokens todavía te puedan dar una buena bofetada --- Esta idea es interesante, de todos modos ahora mismo hay muchas limitaciones en los modelos, que los agentes busquen sus propias soluciones también es bastante razonable --- Espera, ¿cómo se integra la lógica de optimización? ¿No terminará consumiendo un montón de contexto? --- Creo que se puede probar dividir en fragmentos, mucho más inteligente que simplemente forzar el context window --- De verdad, este tipo de cosas de autooptimización son un montón de trabajo para depurar

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