随着人工智能技术的迅猛发展，智能代理作为连接人类与复杂系统的重要桥梁，正日益成为各行各业数字化转型的关键工具。智能代理的核心能力来自大型语言模型（LLM），这些模型的强大推理能力和工具调用能力使其在长时间、多步骤任务中表现出色。然而，智能代理的表现很大程度上依赖于有效的上下文管理，也就是“上下文工程”的艺术与科学。上下文工程对于保障模型在有限的上下文窗口内精准调用信息、保持推理连贯性具有重要意义。理解并掌握上下文工程，不仅能避免性能下降，还能极大提升智能代理的实用价值和用户体验。上下文工程可以被视作为大型语言模型的工作内存管理。
灵感来自于计算机中的操作系统管理RAM的方式，LLM的上下文窗口如同模型的工作内存，容量有限。因此，如何将最相关的信息填充到这个有限的上下文窗口，成为确保代理高效运行的关键所在。上下文信息主要包括指令、知识与工具反馈等多个部分。指令内容涵盖启动提示、记忆信息、示例案例和工具说明等，这些是指导代理完成具体任务的基础。知识部分提供了事实性数据和历史反馈，协助代理在推理时保持基于真实信息的严谨性。工具反馈则是代理利用外部资源完成子任务后的结果，这些反馈往往对调节下一步操作和决策至关重要。
近年来，随着智能代理在复杂任务中表现不断提升，任务执行时间越来越长，所产生的上下文信息呈爆炸式增长。面对上下文窗口的容量限制，如何有效管理庞大且多样的上下文成为设计代理系统的一大挑战。大量上下文不仅会导致成本和响应延迟的剧增，还会引发多种性能问题。上下文污染，即错误信息渗透到上下文中，会误导后续推理与决策。上下文干扰则指过多的无关信息分散模型注意力，降低响应质量。上下文混淆情况时，上下文中不一致甚至矛盾的信息影响代理判断，而上下文冲突则可能导致模型在不同阶段产生矛盾答案。
行业内专家纷纷强调，做好上下文工程是智能代理设计与开发过程中最关键的任务之一。针对现阶段的挑战，业内普遍采用四大策略进行上下文管理：书写、选择、压缩与隔离。书写上下文主要是通过将信息保存在上下文窗口外部来协助任务完成。人类在解决问题时会做笔记，智能代理的“草稿板”便是一种类似的功能，它帮助代理在长时间操作中记录和保存关键信息。草稿板可以通过文件存储或者程序运行时状态对象形式实现，确保当上下文窗口容量溢出时，重要信息仍被保留以供后续调用。长时记忆则是草稿板的延伸，允许代理跨多个会话持久化关键信息。
通过自我反思和记忆合成技术，智能代理能够提取、总结并存储过去的互动记录和反馈，使其行动更加连贯且个性化。选择上下文则意味着在每一步操作中，从外部存储中筛选并导入最相关的内容。选择的难点在于如何精准找出和当前任务紧密相关的记忆、示例和知识。许多产品采用嵌入向量搜索和知识图谱技术，通过语义相似度匹配帮助代理选择合适的上下文。针对工具，也需采取策略限制数量和精简描述，避免工具信息冗余带来的模型混淆。检索增强生成（RAG）方法就是通过动态调取与当前任务相关的文档或知识片段，确保提供的信息既丰富又聚焦。
压缩上下文在面对长时间交互和大量工具调用时尤为重要。代理会利用自动摘要技术，将前面的交互内容凝练为简明的精髓信息，降低上下文占用而不损失关键信息。层级或递归式的摘要策略可以逐步浓缩信息，持续保持上下文的新鲜度和相关性。除此之外，上下文修剪也是一种辅助措施，通过预设规则裁剪旧消息或经过训练的模型判断删减无关部分，保障上下文窗口中的内容始终为核心指令和关键信息。隔离上下文则是通过将任务拆分、分配给多个子代理执行，进而分散上下文压力。每个子代理拥有独立的上下文窗口和工具集，专注处理细分任务。
这不仅提升了整体的并行处理能力，也通过“职责分明”减少了上下文冲突和混淆。多代理协作是该策略的典型代表。另一种隔离方式是利用沙箱环境，让代理生成的代码或工具调用在隔离的环境中执行。这样便能把数据、状态和大容量反馈信息保存在环境变量或状态对象中，而非直接载入上下文窗口，极大地提升了状态管理和信息调用的灵活性。值得注意的是，智能代理的运行时状态管理也扮演着重要角色。采用结构化模式定义状态对象，将不同类型信息拆分存储，并灵活暴露给模型，能平衡上下文长度与信息覆盖面，减少无关信息干扰。
综合来看，上下文工程的策略不仅限于单一方法，而是结合应用场景和任务需求灵活选用多种手段。未来，随着智能代理任务复杂度的不断提升，上下文工程也将朝着更加自动化、智能化方向发展，例如依托强化学习优化上下文选择策略，利用更强大的多模态模型更好地处理非文本信息，以及通过跨代理协调实现更高效的任务分工协作。对开发者而言，理解这些上下文管理模式，熟练运用并灵活调配，已经成为开发高性能智能代理不可或缺的核心能力。中国企业和研究机构可以借鉴国际先进经验，结合本土应用场景，推动上下文工程技术创新，促进人工智能产品在医疗、金融、教育等多个重要领域的深入落地。总结而言，上下文工程是智能代理良好运作的基石。通过书写保存、选择提取、压缩精炼及隔离分工这四大策略，代理能够突破上下文窗口的容量限制，有效组合指令、知识与工具反馈，实现复杂任务的稳定执行和智能推理。
理解和掌握上下文工程，不仅能提升代理智能水平，更是迈向人机协同新时代的重要一步。随着技术的逐步完善和应用场景的持续扩展，期待上下文工程在促进智能代理卓越表现方面发挥更大作用，助力人类更智慧地拥抱未来。
