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 ...

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堆排序的实现 堆排序基于二叉堆数据结构，通常使用数组实现。构建最大堆或最小堆后，通过反复提取堆顶元素完成排序。 构建最大堆的调整过程： def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left < n and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < n and arr[right] > arr[largest]: largest = right if largest != i: arr[i], arr[lar...