随着人工智能技术的飞速进步，智能代理的应用已渗透到各行各业。然而，如何让这些 AI 代理更智能、更高效地完成复杂任务，成为业界重要的研究与实践方向。上下文信息作为连接现实世界与智能模型的桥梁，其质量和时效性直接影响到 AI 代理的表现。特别是在大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）快速普及的今天，如何合理管理和利用上下文，成为决定 AI 代理成功与否的关键因素。 所谓上下文工程，指的是为大语言模型组装所有完成任务所需的事实、指令与工具，并确保这些内容在恰当的时刻送达模型。这种做法虽然看似直接，却隐藏着大量挑战。
面对庞杂的日志文件、文档资料和配置说明，许多开发者习惯于将所有信息一股脑输入模型，希望“信息越多越好”。然而事实证明，这种“信息爆炸”往往带来的是认知负担和资源浪费，反而让模型陷入噪音之中，影响决策准确性和响应速度。 中国古代成语“精而不多”恰如其分地描述了上下文信息管理的最佳状态。用最少、但最相关的上下文信息来引导 AI，才能真正激发其潜能。这就是“最小相关上下文”（Minimal Relevant Context，简称 MRC）理念的核心——与其灌输海量冗余信息，不如精选关键事实，并保证这些信息与当前任务高度相关且适时呈现。 人类在团队协作中也会展现类似规律。
一个具备高度执行力的员工，只需明确、聚焦、精炼的指令便能高效完成任务。而含糊不清或信息泛滥的指导，往往导致效率下降甚至错误决策。AI 代理同样依赖“清晰的指令与精准的上下文”作为执行基础。将整个公司知识库倒入提示框，往往如同给新人递交了无数封陈年邮件，徒增困惑而无益于行动。 Chkk 作为行业先锋，早已深刻认识到上下文的决定性作用。在传统的基础设施升级过程中，工程师需要面对数百个服务、数十个开源项目和复杂的部署系统，繁冗的配置、参数和依赖成为提升速度和准确性的最大障碍。
阅读无数代码仓库的变更日志，并试图理解与当前环境相关的关键点，费时费力且容易出错。 为此，Chkk 构建了一个智能系统，能够自动收集客户环境的运行状态信息，精准分类每一个对象，并结合知识图谱提炼运营洞察，生成针对性的工作流程。此系统通过收集，分析，推理，到执行的流程，高效提炼上下文，使得升级过程中的破坏性变更、差异检测以及前后校验等信息得以精准传递，极大降低人力负担并节省宝贵时间。 从收集角度看，系统采集环境中的 Kubernetes Helm 配置值、部署清单、AMI 摘要以及内核参数等多维度数据。同时，平台的集体学习机制不断吸取成百上千开源项目的变更日志、发布说明和风险通告，过滤和标准化信息，实现机器可操作的知识转化。 分析环节则是系统分类所有运行对象，准确识别具体项目、软件包、组件和部署系统的归属，并且非单纯链接到上游文档，而是提取仅与“版本”、“对象”及“环境”相关的上下文片段。
最后形成一个以用户现场环境为核心的事实图谱，为后续推理提供清晰且结构化的信息基础。 推理与执行是智能决策的核心。基于环境感知的知识图谱，决策系统可生成结构化的升级方案，指出哪些组件发生了突破性变更，哪些必须进行测试，升级后又该进行何种检查。工程师不再需要花费数周进行人工核查与测试规划，而是在几分钟内获得完整且定制化的实施计划。 当这一切成果转向 AI 代理使用时，便进入了新的挑战领域。传统的人类用户与 AI 代理不同，后者的操作流程通常包括观察用户输入和工作记录，选择工具，执行操作并输出结果，最后将结果再次添加到上下文中，逐步迭代。
然而每一步执行都会使上下文规模激增，尤其在多次工具调用后，即使拥有百万令牌的上下文窗口，也难以避免因信息爆炸导致模型“疲软”，表现低下。 大量冗余或过时的上下文信息对模型产生的影响不容小觑。模型不会主动识别哪些内容过时或无关，而是被动囤积并“尽力”利用，结果可能导致虚假的推断或误操作。这种基于庞杂上下文产生的幻想性输出，令智能代理失去可信度且浪费计算资源。更进一步，大模型在每次迭代时无法摆脱之前答复或表现的影响，产生“历史锚定”效应，使得错误的成功路径反复出现，形成恶性循环。这不仅令上下文令牌消耗过快，还影响决策灵活度。
局限于过重的历史记忆，智能代理难以迅速适应新信息，错过关键时机。 除此之外，智能代理还常陷入“自我质疑”的困境。部分因上下文混杂不同信息，模型在生成计划时反复推敲，挣扎于多种选择之间。虽看似为用户提供灵活性的“多选答案”，实际上往往表现为优柔寡断、前后矛盾，难以给出自信稳妥的建议。这类现象反映了缺乏良好“上下文记忆卫生”的弊端，强调了在智能代理设计中，清洁且精准的上下文管理的重要性。 基于以上问题，设计强调最小相关上下文（MRC）成为最佳实践。
MRC 不是简单的数据截取，而是一种动态且智能的上下文管理策略。通过持续修剪冗余信息，合理排序关联度，构建环境感知的上下文切片，针对具体目标与最新证据提供最精炼的数据输入。这样做不仅提升了模型的专注力和响应速度，更显著降低了成本与误差发生率。 上下文工程是一个新兴领域，尤其在智能代理系统中已上升至战略高度。虽然模型技术在速度、成本和智能程度上不断进步，但这绝不意味着我们可以忽视记忆整洁性、上下文相关性和判断力。恰恰相反，正确的上下文工程方法成为释放大模型威力的关键因素。
Chkk 平台践行 MRC 理念，贯穿于库存结构、知识标准化、环境变更跟踪以及针对性输入切分的全过程。其经验表明，只有当上下文信息精炼且精确触达，智能代理才能展现出真正的能力，辅助用户化繁为简，做出高效而稳健的决策。 未来，随着智能代理在更多场景落地，具备良好上下文卫生和实战验证的 MRC 工具链，必将成为助推 AI 赋能数字化转型的基础。让我们期待，一个依赖精准、及时且最小相关上下文的智能时代，全面开启人工智能技术应用的新篇章。
