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原文链接：https://baoyu.io/blog/the-art-of-conversing-with-ai-master-context-engineering-for-ai-agents
原文作者：宝玉的分享
灵感来源： Lance (LangChain) & Pete (Manus)
原始视频： https://www.youtube.com/watch?v=6_BcCthVvb8
AI智能体革命的前夜：我们正面临的“失忆”困境
我们正站在由AI智能体驱动的革命前沿。我们憧憬它们成为可靠的助手，能够自主完成漫长而复杂的任务。然而，一个深刻的悖论正在悄然浮现：我们对它们依赖越深，它们就越容易“迷失方向”。当一项任务需要数十次甚至上百次交互时，这些曾经聪明的智能体可能会变得迟钝、重复，甚至忘记最初的目标。这就是AI智能体的“失忆”困境——一个阻碍其充分发挥潜力的隐形枷锁。
问题的根源在于有限的“上下文窗口”（Context Window）。它是智能体的“工作记忆”，所有用于决策的信息——指令、对话历史、工具输出——都必须加载于此。随着信息的积累，上下文变得臃肿，并出现“上下文腐烂”（Context Rot）现象，导致模型性能急剧下降。许多人认为解决方案是无限制地扩大这个窗口，但这就像试图通过建造一座无限大的建筑来解决图书馆的检索问题。真正的答案不在于蛮力扩展，而在于一种更微妙的智慧：即“上下文工程”（Context Engineering）的艺术。其核心在于为AI的大脑创造一个优雅、高效且专注的运行环境。
“减负”的艺术：减轻AI的认知负荷
要理解背后的逻辑，我们必须认识到并非所有信息都具有同等的即时价值。上下文工程的起点是学会策略性地“减轻”AI记忆的负担。这涉及两种截然不同却又相辅相成的技术：“压缩”（Compaction）和“摘要”（Summarization）。
“压缩”是一种精确的外部化艺术。想象一下，一个工具（如网络搜索）返回了海量的文本。我们不必将数千字的完整输出永久固定在智能体的记忆板上，而是可以将完整输出保存到外部文件系统，只在上下文中保留一个简洁的路径或索引，例如：“搜索结果已保存至 result_01.txt。”这个过程是完全可逆的，没有信息丢失。AI获得了一个完美的数字外部记忆，使其能够在需要时随时检索原始数据。这种方法确保了历史记录的完整性，使智能体即使在一百步之后也能追溯到每一个初始细节。
然而，当上下文增长超过临界点时，即使是压缩也无法阻止过载。这时，我们就需要转向“摘要”。这更像是一种智力上的提炼，而非单纯的信息传递。它通常涉及另一个AI模型介入，阅读冗长的交互历史并将其精炼成高度浓缩的摘要。这个过程本质上是有损的，就像一本深刻的书评永远无法取代原著一样。因此，它必须被审慎使用。最有效的方法是：首先使用可逆的“压缩”来固定关键信息，然后再对剩余部分应用“摘要”。这样可以确保在减轻记忆负担的同时，最宝贵的洞察火花得以保留。
协作的智慧：为智能体构建“社交网络”
一旦我们掌握了管理单个智能体记忆的技巧，一个更宏大的图景就出现了：我们如何才能让多个智能体像一支配合默契的团队一样高效协作？这就引出了上下文工程的第二大支柱：隔离（Isolation）。计算机科学中的一句格言在这里尤为贴切：“不要通过共享内存进行通信；而是通过通信来共享内存。”这揭示了构建智能体“社交网络”的两种基本模式。
第一种模式是“通信”（Communicating）。这就像项目经理将一个定义明确、自成一体的任务（例如：“找出此代码报告中的所有错误”）分配给一个专家。在执行任务时，该专家的上下文窗口只包含这项特定指令，不受整个项目历史的噪音干扰。他们只需完成工作并返回最终结果。这种模式清晰高效，非常适合可以干净解耦的子任务，最大限度地减少了信息干扰。
第二种模式是“共享上下文”（Sharing Context）。想象一位战略顾问被引入一个正在进行的项目。为了提供有价值的见解，他必须阅读项目开始以来的所有会议记录、邮件往来和决策文件。在这种模式下，一个子智能体被授予访问主智能体全部历史上下文的权限，但它拥有自己独特的系统提示和专业工具集。这使得它能够在完全了解全局背景的同时，从全新的、专家的角度来处理问题。尽管成本更高，但这种模式对于需要深度上下文理解的复杂、相互依赖的任务（如深度研究）来说是无价的。
“分层行动空间”：从工具箱到生态系统的飞跃
到目前为止，我们的讨论都集中在管理上下文中的信息。然而，上下文工程中最具革命性的思想是将同样的原则应用于管理工具本身。当一个智能体面前摆着几十甚至上百个工具时，它可能会陷入“工具困惑”，不确定在给定情况下应该调用哪个工具。真正的解决方案不是给它一个无限大的工具箱，而是构建一个分层、可探索的“行动生态系统”。这就是“分层行动空间”（Layered Action Space）框架。
第一层是核心：函数调用（Function Calling）。 这是智能体最基本、最原子化的能力——它的“原始本能”。在这一层，我们只提供极少数（例如少于十个）绝对必要和通用的功能，如：读取文件、写入文件、执行Shell命令、搜索。这些功能构成了其与数字世界交互的稳定、可靠且易于理解的基础。
第二层是环境：沙盒工具（Sandbox Utilities）。 这里的范式发生了转变。智能体不再是被动地“被给予”工具；而是被放置在一个预加载了各种实用程序的虚拟沙盒中。利用其核心层的“执行Shell命令”功能，它可以像人类在计算机上一样发现、学习和使用这些工具（例如，使用 ls 查看文件，使用 grep 搜索内容，或运行自定义的 mcp-cli 程序）。智能体从一个单纯的“工具使用者”演变为“环境探索者”。它的能力不再受限于系统提示的长度，而是随着对周围环境的学习而无限扩展。
第三层是生态系统：包与API（Packages & APIs）。 这是最高层次的抽象。在这里，智能体被授权编写和执行代码，例如Python脚本。这使其能够访问一个几乎无限的第三方库和外部API宇宙，无论用于复杂的数据分析、3D模型生成，还是获取实时金融市场数据。在这一层，智能体成为“解决方案创建者”，动态地组合外部生态系统的能力，即时构建前所未有的复杂工作流程。
这个三层框架将智能体的能力从一个扁平的列表转变为一个三维的、可探索的生态系统。它不仅解决了工具过载的问题，更重要的是，为智能体的成长和涌现智能提供了一条清晰而强大的途径。
少即是多：回归与AI共生的本质
回顾上下文工程的策略——从压缩和摘要到隔离和分层——我们得出了一个简单而深刻的真理：其最终目标不是围绕AI构建越来越复杂的支架，而是让它的工作更简单。
每一次成功的上下文管理实践都是一次消除噪音、聚焦重点的练习。我们最大的飞跃往往来自于简化架构、移除不必要的技巧，以及对模型内在智能给予更多的信任。上下文工程的精髓在于创造一个纯净的环境，让这种智能得以蓬勃发展。
归根结底，我们的追求不是一个被灌输了过多命令和工具的“超级程序”，而是一个拥有核心能力并被信任能够在丰富生态系统中学习、探索和创造的“数字伙伴”。这或许才是通往与AI共生未来的真正道路——不是通过构建更多，而是通过理解更多。
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