大模型系列——构建AI智能体上下文工程的10个核心策略

大模型系列——构建AI智能体上下文工程的10个核心策略

随着大语言模型能力的飞速发展，构建高效的 #AI智能体 已成为技术前沿的核心挑战。与传统的聊天机器人不同，智能体需要在复杂的多步骤任务中保持连贯性、准确性和效率。而这一切的关键，正是上下文工程。

#上下文工程 是一门新兴的实验科学，它决定了智能体的行为方式：运行速度、错误恢复能力以及扩展范围。无论底层模型多么强大，如果不能有效管理上下文，智能体的表现都会大打折扣。

正如经典的编程原则所说：“Garbage in, garbage out”，可译为“废料进，废品出”，如果将错误的、无意义的数据输入#计算机系统，计算机自然也一定会输出错误、无意义的结果，延伸到智能体构建中，上下文的每一个 token 都会影响模型的响应质量。

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上下文失败的常见模式

在深入具体策略之前，需要先了解长上下文可能出现的几种典型失败模式：

上下文污染：当幻觉或错误信息进入上下文后，会被反复引用，导致错误累积。

上下文分散：当上下文过长时，模型会过度关注