AI Agent 如何高效管理长文本输入？

AI Agent 通过文本分块、上下文窗口优化和分层处理等策略，有效管理超出即时上下文记忆限制的长文本输入，从而对大量文档进行分析、摘要和推理。

这些 Agent 利用分词将文本分割为可管理的块。复杂方法确定最佳块大小和重叠片段以保持上下文连续性。RAG（检索增强生成）等技术根据查询只获取最相关的段落，大幅减少处理开销。选择性上下文管理、注意力机制和文档摘要对于在令牌约束下维持连贯性和聚焦关键信息至关重要，确保有意义的输出。

实施涉及对输入文档进行分段，按需顺序处理每个块或选择性检索相关片段。核心步骤包括内容相关性评分、上下文感知摘要和连贯输出合成。这一能力支持综合报告分析、文献综述、合同审查和复杂研究综合等高价值应用，实现对大规模信息源的高效处理。