AI智能体高效上下文工程指南

AI智能体高效上下文工程指南

某机构最近发布了关于AI智能体有效上下文工程的指南，强调上下文是关键但有限的资源。智能体的质量往往更少依赖于模型本身，而更多取决于其上下文的构建和管理方式。即使较弱的LLM在合适的上下文中也能表现良好，但最先进的模型也无法弥补糟糕的上下文。

生产级AI系统不仅需要好的提示，还需要结构：一个完整的上下文生态系统，用于塑造推理、记忆和决策。现代智能体架构现在将上下文视为核心设计层，而不仅仅是提示中的一行。

提示工程与上下文工程的区别

提示工程专注于设计有效的指令来指导LLM的行为，本质上是如何编写和构建提示以获得最佳输出。

上下文工程则超越了提示范畴。它涉及管理模型在推理过程中看到的全部信息，包括系统消息、工具输出、记忆、外部数据和消息历史。随着AI智能体发展到处理多轮推理和更长任务，上下文工程成为在模型有限上下文窗口中策划和维护真正重要内容的关键学科。

上下文工程的重要性

LLM与人类一样注意力有限，它们接收的信息越多，保持专注和准确回忆细节就越困难。这种现象被称为上下文腐化，意味着简单地增加上下文窗口并不能保证更好的性能。

由于LLM基于Transformer架构运行，每个标记都必须"关注"其他所有标记，随着上下文增长，这会迅速消耗其注意力。因此，长上下文可能导致精度降低和长程推理能力减弱。

这就是上下文工程至关重要的原因：它确保在智能体有限的上下文中只包含最相关和最有用的信息，使其能够在复杂的多轮任务中有效推理并保持专注。

有效上下文的构成要素

良好的上下文工程意味着将正确的信息（而非最多的信息）放入模型的有限注意力窗口中。目标是最大化有用信号，同时最小化噪声。

以下是设计关键组件有效上下文的方法：

系统提示

保持清晰、具体和最小化，足以定义期望行为，但不要过于僵化容易破坏。

避免两个极端：

• 过度复杂、硬编码的逻辑（过于脆弱）
• 模糊、高级别的指令（过于宽泛）

使用结构化部分（如、、## 输出格式）来提高可读性和模块化。
从最小版本开始，根据测试结果进行迭代。

工具

工具作为智能体与其环境的接口。
构建小型、独特且高效的工具，避免功能臃肿或重叠。
确保输入参数清晰、描述性强且无歧义。
更少、设计良好的工具能带来更可靠的智能体行为和更轻松的维护。

示例（少量样本提示）

使用多样化、有代表性的示例，而非详尽列表。
专注于展示模式，而非解释每个规则。
包含好的和坏的示例，以澄清行为边界。

知识

输入领域特定信息，如API、工作流程、数据模型等。
帮助模型从文本预测转向决策制定。

记忆

为智能体提供连续性和对过去行动的意识。

• 短期记忆：推理步骤、聊天历史
• 长期记忆：公司数据、用户偏好、学习到的事实

工具结果

将工具输出反馈给模型，用于自我修正和动态推理。

上下文工程智能体工作流程

动态上下文检索（"即时"转变）

即时策略：智能体从静态预加载数据（传统RAG）转向自主、动态的上下文管理。
运行时获取：智能体使用工具（如文件路径、查询、API）在推理需要的精确时刻检索最相关的数据。
效率和认知：这种方法大幅提高了内存效率和灵活性，模仿人类使用外部组织系统（如文件系统和书签）的方式。
混合检索：复杂系统采用混合策略，结合即时动态检索和预加载静态数据，以实现最佳速度和多功能性。
工程挑战：这需要仔细的工具设计和周密的工程，以防止智能体误用工具、追逐死胡同或浪费上下文。

长程上下文维护

这些技术对于在跨越较长时间并超过LLM有限上下文窗口的任务中保持连贯性和目标导向行为至关重要。

压缩（蒸馏器）

在上下文缓冲区满时保留对话流程和关键细节。
总结旧的消息历史并重新启动上下文，通常丢弃冗余数据，如旧的原始工具结果。

结构化笔记记录（外部记忆）

以最小的上下文开销提供持久记忆。
智能体自主编写持久的外部笔记（如到NOTES.md文件或专用记忆工具），以跟踪进度、依赖关系和战略计划。

子智能体架构（专业团队）

处理复杂、深度探索任务，而不污染主智能体的工作记忆。
专业子智能体使用隔离的上下文窗口执行深度工作，然后仅向主协调智能体返回压缩、提炼的摘要。
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