相信做过AI Agent开发的朋友都遇到过这些痛点：
• 为什么我的智能体在执行长任务时会突然"失忆"，前面的重要信息都忘记了？ • 为什么给智能体提供了大量工具，它反而变得更加混乱，选择错误的工具？ • 为什么智能体的响应越来越慢，成本越来越高，但效果却在下降？ • 为什么智能体会产生幻觉，把错误信息当作事实来使用？ • 为什么多个智能体协作时，信息传递会出现混乱和冲突？
这些问题的根源都指向同一个核心挑战：Context Engineering（上下文工程）。
什么是Context Engineering（上下文工程）？
要理解Context Engineering，我们先来看一个很形象的比喻。
OpenAI的前研究科学家Andrej Karpathy说过：LLM（大语言模型）就像一种新的操作系统，LLM是CPU，而它的上下文窗口就是RAM。
这个比喻非常精准。我们都知道，电脑的RAM容量有限，操作系统需要管理哪些数据放在内存里，哪些数据暂时存储到硬盘。同样，LLM的上下文窗口容量也有限（即使是最新的模型也只有几百万Token（令牌）），需要管理放入什么信息。
Context Engineering（上下文工程）就是这样一门艺术和科学：在智能体执行任务的每一个步骤中，都要精确地选择合适的信息放入上下文窗口。
为什么Context Engineering（上下文工程）如此重要？
在传统的LLM应用中，我们通常只需要处理一轮对话，上下文管理相对简单。但AI Agent不同，它们需要：
1. 长期运行：可能需要执行几十个甚至上百个步骤 2. 工具调用：频繁使用各种工具，每次调用都会产生反馈信息 3. 状态维护：需要记住执行过程中的重要信息
这就导致了一个严重问题：上下文信息会快速积累，很快就会超出模型的处理能力。
上下文过载会带来什么问题？
LangChain的技术专家Drew Breunig总结了四种典型的上下文问题：
1. Context Poisoning（上下文污染）
当智能体产生幻觉时，这些错误信息会被保存在上下文中，影响后续的判断。就像一个人记住了错误的事实，后面的决策都会受到影响。
2. Context Distraction（上下文干扰）
当上下文信息过多时，智能体会被大量无关信息干扰，无法专注于当前任务。就像你在一个嘈杂的环境中很难集中注意力工作。
3. Context Confusion（上下文混乱）
过多的冗余信息会让智能体产生混乱，影响响应的准确性。比如同一个概念在不同地方用不同方式表达，智能体可能会理解错误。
4. Context Clash（上下文冲突）
当上下文中的不同部分包含矛盾信息时，智能体不知道该相信哪个，导致决策混乱。
Context Engineering（上下文工程）的四大核心策略
目前主流AI Agent产品和学术研究，Context Engineering主要有四大策略：Write（写入）、Select（选择）、Compress（压缩）、Isolate（隔离）。
1. Write Context（写入上下文）
核心思想：把重要信息保存在上下文窗口之外，需要时再调用。
Scratchpads（暂存区）
这就像人类做复杂任务时会记笔记一样。智能体也需要一个"暂存区"来记录重要信息。
实际应用场景：
• 电商客服智能体在处理复杂售后问题时，需要记录客户的历史订单信息、投诉记录等 • 营销智能体在制定推广策略时，需要记录市场调研结果、竞品分析等
Anthropic的多智能体研究系统就是典型例子。当主研究员智能体开始工作时，它会先制定计划并保存到Memory中。因为如果上下文超过20万Token就会被截断，保存计划能确保重要信息不丢失。
Memories（记忆）
暂存区解决的是单次会话中的信息保存，但智能体还需要跨会话的长期记忆。
三种记忆类型：
• Procedural memories（程序记忆）：记录如何执行任务的步骤和方法 • Episodic memories（情节记忆）：记录具体的执行案例和经验 • Semantic memories（语义记忆）：记录事实和知识
这个功能现在在ChatGPT、Cursor、Windsurf等产品中都能看到。它们会根据用户的使用习惯自动生成长期记忆。
2. Select Context（选择上下文）
核心思想：从大量可用信息中精准选择当前任务需要的信息。
这是最具挑战性的一个环节。信息选择不当会直接影响智能体的表现。
工具选择
当智能体拥有大量工具时，如何选择合适的工具是个大问题。最新研究表明，使用RAG（检索增强生成）来选择工具描述，可以将工具选择准确率提升3倍。
知识选择
代码智能体是这方面最好的例子。Windsurf的技术负责人Varun分享了他们的经验：
"代码索引不等于上下文检索...我们使用AST（抽象语法树）解析代码，按照语义边界进行分块...但随着代码库规模增长，嵌入搜索变得不可靠...我们必须结合grep/文件搜索、知识图谱检索，还有重新排序步骤。"
这说明了一个重要问题：技术选择需要根据具体场景来优化，没有万能的解决方案。
3. Compress Context（压缩上下文）
核心思想：只保留执行任务所需的最少Token数量。
Context Summarization（上下文总结）
Claude Code是这方面的典型应用。当你的对话超过95%的上下文窗口时，它会自动运行"压缩"功能，总结整个用户-智能体交互历史。
总结可以应用在多个地方：
• 递归或分层总结：把长对话分层总结 • 工具调用后处理：总结工具返回的冗长信息 • 智能体边界：在多个智能体交接时总结关键信息
Context Trimming（上下文修剪）
相比总结需要用LLM来提炼信息，修剪可以用更简单的规则。比如：
• 移除较旧的消息 • 过滤掉不相关的信息 • 使用经验规则清理冗余内容
4. Isolate Context（隔离上下文）
核心思想：将上下文分割到不同的区域来帮助智能体完成任务。
Multi-agent（多智能体架构）
OpenAI的Swarm库就是基于这个思想设计的。通过将复杂任务分解给多个专门的智能体，每个智能体都有自己的工具集、指令和上下文窗口。
Anthropic的多智能体研究系统证明了这种方法的有效性：多个具有隔离上下文的智能体表现优于单一智能体，主要因为每个子智能体的上下文窗口可以专注于更窄的子任务。
当然，多智能体也有挑战：
• Token使用量大（Anthropic报告称比单智能体多15倍） • 需要精心设计提示词来规划子智能体工作 • 智能体间的协调复杂
环境隔离
HuggingFace的深度研究智能体展示了另一种隔离方式。它使用CodeAgent输出代码，然后在Sandbox（沙盒环境）中运行。只有选定的上下文（如返回值）才会传回LLM。
这种方法特别适合处理高Token消耗对象，比如图像、音频等大型数据。
实际应用建议
基于以上分析，我给大家几个实际的应用建议：
1. 建立监控机制
在开始优化之前，你需要能够观察到问题。建议：
• 追踪Token使用情况 • 监控响应时间和成本 • 记录智能体的决策过程
2. 逐步优化
不要试图一次性解决所有问题，建议按以下优先级：
1. 先解决最耗费Token的部分 2. 然后优化关键信息的选择 3. 最后考虑复杂的架构调整
3. 场景化设计
不同场景需要不同策略：
• 客服智能体：重点关注会话历史的总结和客户信息的持久化 • 营销智能体：重点关注市场数据的选择和策略记忆 • 代码智能体：重点关注代码上下文的检索和工具选择
4. 以测试为导向的优化
每一个优化都应该通过测试来验证效果，避免过度优化。
