DSPy 与 GEPA 被视为可搜索的上下文工程
iamrobotbear · x · 2026-07-21
一条关于 上下文工程 的长讨论，核心观点是：DSPy、RLM、PEEK、GEPA 其实都在做同一件事——把任务拆成若干个小而稳定的标准调用，再通过评测和优化持续改进，而不是随意堆砌 bespoke 子提示词。
- 任务要被切成足够小、足够“熟悉”的部分，让每一步都落在分布内。
- DSPy 的 signatures 和 GEPA 这类优化器，把原本近乎无限的 prompt 空间压缩成少量模板形状，让搜索变得可行。
- 当整体程序表现不好时，可以逐个组件按各自指标评估，快速定位是哪一段偏离了分布。
「编程与Agent」频道最新
- 构建 AI Agent 安全网关：如何自托管多 SaaS 的 OAuth 集成 — Defiant_Cod_2654 · 2026-07-22
- Rowboat 作为开源本地优先 AI 同事上线 — ycombinator · 2026-07-22
- Scoble 说 AI 的 loops 本质是长运行多智能体工作区 — Scobleizer · 2026-07-22
- Kimi Code 开放候补名单，Moonshot 推进编码产品 — Fabulous_Bonus_8981 · 2026-07-22
- 开源 runtime 让每个仓库自定义 AI 代码审查器 — ibabufrik · 2026-07-22
- 独立开发者探讨：当前 AI Agent 记忆层的真正痛点在哪？ — AcceptableTime7937 · 2026-07-22