增强人工智能工作流程：代理原语和上下文工程

在人工智能 (AI) 快速发展的时代，对可靠且可重复的 AI 工作流程的需求比以往任何时候都更加重要。据 GitHub 博客称，GitHub 推出了一个综合框架，旨在将人工智能实验转变为系统的工程实践。

可靠的人工智能工作流程框架

该框架建立在三个核心组件之上：代理原语、上下文工程和 Markdown 提示工程。这些组件协同工作，为人工智能代理提供正确的上下文和指令，确保它们可靠且一致地执行任务。代理原语是可重复使用的构建块，可以系统地指导人工智能代理，而上下文工程有助于保持对基本信息的关注。

代理原语和上下文工程

代理原语作为该框架的支柱，为人工智能开发提供了结构化方法。它们本质上是可重用的文件或模块，为人工智能代理提供特定的功能或规则。这些原语包括指令文件、聊天模式、代理工作流程、规范文件和内存文件，每个原语在维持人工智能操作的一致性和可靠性方面都发挥着关键作用。

上下文工程通过管理提供给 AI 代理的上下文来进一步优化 AI 性能。会话分割和模块化指令等技术可确保人工智能代理专注于相关任务，从而提高其有效性和可靠性。

GitHub Copilot CLI：将 AI 工作流程带入生活

GitHub Copilot CLI 的引入使开发人员可以直接从终端将代理原语变为现实。该工具有助于在本地运行、调试和自动化 AI 工作流程，并与 GitHub 存储库无缝集成。 CLI 为 AI 代理提供与开发人员集成开发环境 (IDE) 中可用的相同上下文，确保性能的一致性。

实施框架

为了实现这个框架，鼓励开发者从 Markdown 提示工程开始。通过利用 Markdown 的结构化格式，开发人员可以制作精确且上下文丰富的提示，从而产生更可预测的人工智能输出。随着开发人员变得熟练，他们可以从制作单独的提示过渡到使用代理原语开发可重用、可配置的系统。

最终的目标是创建代理工作流程，将框架的所有组件集成到系统的、可重复的流程中。这些工作流程可以在本地或通过 GitHub Copilot CLI 执行，提供灵活性和可扩展性。

期待

随着人工智能的不断发展，这样的框架对于确保人工智能系统不仅具有创新性而且可靠且一致至关重要。通过采用代理原语和上下文工程，开发人员可以显着提高人工智能工作流程的可靠性，为未来更先进和自动化的人工智能解决方案铺平道路。

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