你如何在今天为你的代理提供真正的领域专业知识，而不仅仅是更多的上下文窗口？

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摘要

这篇文章讨论了为AI代理提供真正的领域专业知识的挑战，而不仅仅是扩展上下文窗口，并征求社区对如精选数据集和微调等方法的意见。

感觉代理工具发展到了一个奇怪的点。持久上下文开始发挥作用：记忆层、向量存储、跨会话保持状态的MCP服务器。但我没看到很多代理在某个领域有真正的深度。大多数仍然是具有更好记忆的通才模型。记忆解决了重新解释的问题。但它没有解决专业知识问题。一个记住我粘贴的每份合同的代理仍然不是法律专家。一旦我问到超出我提供内容的东西，它就在猜测。所以我很好奇人们实际上在做什么：如果你在构建领域特定的代理，知识从哪里来？你自己的文档、精选数据集、微调，还是其他？它在哪些方面仍然不足？或者“通才+良好检索”真的足够大多数用例吗？
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Ars Contexta 阐述了如何构建 agent 代码仓库与知识系统，让 AI agent 拥有持久的上下文、领域专用工具以及可复用的工作方法，以支撑知识型工作，并主张在自有数据之上构建自定义应用，而非依赖彼此割裂的记录系统。