Agentic Context Engineering（ACE）

斯坦福大学等机构提出的创新框架，通过动态优化输入上下文来提升 AI 智能体的推理与执行能力。

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什么是 ACE

Agentic Context Engineering（ACE）是斯坦福大学、SambaNova Systems 和加州大学伯克利分校的研究者们提出的创新框架，通过动态优化输入信息（即'上下文'）来显著提升 AI 智能体的推理和任务执行能力。

ACE 的核心思想是：AI 模型的输出质量高度依赖输入上下文的质量。ACE 框架通过自动化的上下文选择、压缩和组织，确保模型在每个推理步骤都能获得最相关、最精简的信息。它结合了检索增强生成（RAG）、上下文窗口管理和动态提示优化等多种技术。

传统的提示工程主要是静态的、一次性的优化，而 ACE 是一个动态的、持续优化的系统。它能根据任务进展自动调整上下文策略，在多步推理任务中尤其有效，为构建更可靠的 AI 智能体提供了系统化的方法论。