随着大型语言模型(LLM)技术的不断发展，智能代理在各类复杂任务中的应用日益普及。然而，无论是执行简单指令还是应对长期、多步推理任务，这类模型都面临一个共同的挑战：如何管理有限的上下文窗口。上下文窗口类似于计算机中的随机存取存储器(RAM)，承担着模型的工作记忆功能。上下文工程由此应运而生，成为填充和优化上下文信息的艺术与科学。掌握上下文工程不但直接决定智能代理的性能优劣，更成为开发者设计高效、准确AI系统的核心环节。 上下文工程涵盖多种上下文类型，包括指令类（如提示、示例和工具说明）、知识类（事实和记忆）以及工具调用反馈。
有效管理这些上下文的挑战体现在内容数量庞大且持续增长，这会导致上下文窗口超载，进而触发一系列问题，例如上下文污染（误传递的幻觉信息）、上下文干扰（无关内容影响理解）、上下文混淆（不同信息内容冲突）和上下文冲突（信息不一致）。由于代理通常需要交织进行多轮LLM调用和工具交互，保持相关且精简的上下文至关重要。 在智能代理构建中，有效的上下文工程策略通常被划分为编写、选择、压缩和隔离四大类。首先，编写上下文意味着将信息保存到上下文窗口之外，以便后续调用。正如人类解题时借助笔记和草稿一样，智能代理利用“草稿板”（scratchpad）机制存储规划、决策与推理轨迹。诸如Anthropic公司的多代理架构就展示了将计划保存至持久记忆中，以防上下文窗口截断的实践。
此外，长期记忆机制则让代理跨会话积累经验与知识，通过反思和自我更新持续优化模型表现。像ChatGPT、Cursor等应用已实现了自动生成和维护用户特定长时记忆的大量尝试。 其次，选择上下文指的是从持久存储或草稿板中挑选最相关的片段，加载到有限的上下文窗口帮助执行当前任务。这需要对记忆进行智能检索，以避免无关内容造成的干扰。嵌入向量和知识图谱的技术被广泛应用于语义检索和上下文排名，例如通过结合文件检索、代码语法分析和重排序算法实现精准抓取。工具选择方面，采用检索增强生成(RAG)对工具描述动态过滤，避免工具名称重叠导致的模型混淆，显著提升代理调用的准确率和效率。
压缩上下文则是通过总结和修剪保留关键信息，减少所需token数量。在处理长对话和多轮工具调用时，自动摘要是必要手段。诸如Claude Code的“自动压缩”功能，会在接近上下文容量极限时，将已有对话轨迹进行分层递归摘要。除此之外，也可针对特定工具调用结果进行总结，或在多代理切换时压缩交接上下文，以减少延迟和成本。上下文修剪则利用硬编码策略，删除冗余或过旧的内容，比如移除最早的消息或使用专门训练的截断模型，以确保当前上下文集中于最有价值的信息。 隔离上下文是将任务所需上下文拆分到不同的模块或子代理中，每个代理负责特定子任务并拥有独立上下文。
多代理系统通过并行探索不同子问题降低单个上下文窗口压力，提升整体并发处理能力。Anthropic强调，多代理架构的表现往往优于单一代理，但也伴随更多token消耗和协调控制难题。另一种隔离方法则是引入沙盒环境，将特定工具调用和相关数据隔离到受控空间中，避免庞大或高复杂度数据直接填充LLM上下文。例如HuggingFace的代码代理利用代码沙盒和状态对象，巧妙地隔离重数据，保持上下文简洁明了。状态对象作为上下文管理载体，也能实现对不同上下文字段的细粒度隔离和控制，灵活支持动态内容调用。 近年来，LangChain团队推出的LangGraph和LangSmith工具为上下文工程实践提供了强大支持。
LangGraph作为低级编排框架，允许设计者定义节点和状态结构，对上下文的写入、选择、压缩和隔离提供原生支持。通过该平台，开发者能够高效管理短期线程内的记忆（scratchpad），以及多会话间的长期记忆，支撑复杂任务下信息的持续传递与应用。不仅如此，LangGraph还集成了丰富的检索和RAG功能，便于实现语义化的上下文选择及工具过滤。 在压缩方面，LangGraph允许添加专门的摘要节点，或将压缩逻辑嵌入工具调用流程，极大增强上下文精简能力。隔离策略也得到完美实现，例如状态模式可以细化不同数据片段的使用权限，沙盒机制能隔离大型数据或跨语言执行环境，支持多代理架构的灵活构建。配合LangSmith的代理追踪与评估能力，用户可以监测token使用情况，发现上下文瓶颈，快速迭代优化方案，实现上下文工程的闭环效能提升。
上下文工程正逐渐从理论探讨走向实践应用，成为智能代理研发领域不可或缺的基本素养。其核心价值在于帮助模型合理利用有限资源，应对任务复杂性与交互尺度的挑战。通过编写策略确保重要信息持久保存，通过选择技术智能匹配当前需求，通过压缩手段减少冗余信息，经由隔离方案实现结构化管理，不仅保障了模型的推理清晰度和准确度，也显著提升了使用体验和系统稳定性。 未来，随着模型上下文容量扩展以及多模态交互的兴起，上下文工程必将迎来进一步发展机遇。诸如更高效的记忆格式、动态上下文管理算法和自适应多代理协同机制都将成为研究与应用的重点。对于AI开发者而言，深入理解和实践上下文工程，不仅能够提升技术竞争力，更有助于推动智能代理走向更广泛、更智能的应用场景，真正实现人机协作的智慧新时代。
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