微调已死｜一文说懂主动式上下文工程（ACE）

最近，整个 AI 圈都在谈论，微调已死，Agentic context engineering 得永生。

这个观点背后，来源于谷歌近期发布的一篇名为

《Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models》的论文：

这篇论文，提出了 主动式上下文工程（ACE）框架。

这个上下文框架，可以在不微调模型的情况下，极大提升基础模型的能力：

那么，这里的 ACE 是什么？如何发挥作用的呢？

谈论这个之前，我们得先看一下，上下文包含哪些内容：

1-系统提示词 Prompt：引导任务

2-系统记忆 Memory：承载历史经验和事实；

3-知识补充 Memory：用于扩充知识范围，减少模型幻觉；

自适应上下文

现在流行的上下文优化机制，叫做自适应上下文。

我们用搭建乐高积木做比方。

我们一边搭建乐高，一边翻看官方提供的复杂的搭建说明书，还得增加备注：

哪些地方是特殊件、哪些地方容易坍塌、哪些地方有捷径；

你现在要搭一座越来越复杂的城堡，说明书（上下文）本来应该越写越厚。

为了避免上下文爆炸，超过模型的上限。上下文自适应机制，核心是精简提示词和压缩上下文内容，但是这两种模式会带来这些弊端：

1-优化提示词导致细节信息丢失：

把原来复杂的说明书和操作步骤，尽可能的简化表达；比如，你在原来需要“暗门铰链”或“塔楼加固”的地方，被简化成：推上去就行；

2-上下文压缩，信息坍塌：

步骤执行的越多的时候，窗口不够了，干脆就把所有的上下文都压缩了。带着核心信息，继续往下干活。这就好比，原来记录的特殊件是“暗门铰链”，第一次压缩，变成“特殊件”，第二次压缩，就变成了“你自己看着搞”。

在下面的这张图，我们可以看到大模型执行到第 60 次任务的时候，准确度直接从 66.7掉到57.1 了。

接下来，聊一下 ACE 的大致机制

还是用玩“搭乐高”的游戏来打比方，但玩法升级了：

1. 1. 你手里还是那张说明书（上下文）。
2. 2. 每次搭完一步，你立刻把这一步“哪里卡住了、哪里更快”写回说明书，而不是撕掉重印。
3. 3. 下一次再搭，你只看被更新过的那一两行，就能比上次更快、更少犯错。

ACE 就是把这个“说明书”从乐高搬到 AI 身上，让大模型边做题边改说明书，越用越聪明。

ACE 差不多就是给模型配置了 3 个机器人，分笔试 Generator、Reflector、Curator，他们像学生一样刷题、改错、整理错题本，而且，每次更新的错题只用修正带贴上去后，再重新写错题内容。

这么一套机制下来，考的分数越来越高，不用熬夜重抄整本错题本。

谁适合用 ACE 的机制模式？

很遗憾，比如我这样的拖拽式工作流生产者，依赖 Dify、n8n平台的从业者，暂时用不到这个计数。

这更适合使用原生 LLM 调用代码和上下文构建的 AI 开发者。

论文原始地址，感兴趣可以下载阅读；

https://www.arxiv.org/abs/2510.04618

pdf:https://www.arxiv.org/pdf/2510.04618

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