大模型Agent的演进：从Prompt到Context的技术路径 大模型Agent的核心能力在于对复杂任务的动态理解和执行，其技术演进经历了从静态Prompt到动态Context的转变。以下从技术角度分析这一演进过程的关键节点和方法。 Prompt Engineering的早期探索 早期的Agent依赖精细设计的Prompt模板，通过自然语言指令引导模型行为。典型方法包括：  指令模板：通过固定句式（如“请以JSON格式输出”）约束输出结构，但灵活性差。 Few-shot示例：在Prompt中嵌入输入-输出样例，引导模型模仿行为，例如： # 示例：文本分类任务的Few-shot Prompt ...

#实习#

准备工作 确保移动硬盘已正确连接到Ubuntu系统，并通过lsblk或fdisk -l命令确认硬盘标识符（如/dev/sdb）。备份重要数据，格式化将清除所有数据。 确认硬盘分区状态 使用以下命令查看当前分区表： sudo fdisk -l /dev/sdb  若硬盘已有分区，需先删除旧分区。启动交互式分区工具： sudo fdisk /dev/sdb  输入d删除分区，重复操作直至无剩余分区。 创建新分区表 在fdisk交互界面中，输入g创建新的GPT分区表（适用于2TB以上大容量硬盘）。输入n创建新分区，按提示设置分区大小（默认全盘），最后输入w保存更改。 格式化分区为EXT4文件系统 使...