从Prompt到Context的跃迁：LangChain四大策略详解

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已于 2025-07-08 11:34:44 修改

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文章标签：人工智能深度学习机器学习 transformer langchain prompt 开发语言

于 2025-07-08 11:28:59 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_59162559/article/details/149193670

当前，AI Agent开发的重点已从基础的提示词优化转向更高级的上下文管理系统。作为行业领先的开发框架，LangChain针对智能体常见的记忆缺失、资源消耗过高和效率低下等问题，提炼出四大创新性解决方案：信息记录（Write）、内容筛选（Select）、数据压缩（Compress）和环境隔离（Isolate）。本文将深入解析这一技术体系，阐明为何智能化的上下文处理机制比单纯扩展记忆容量更具实践价值，从而助力开发者打造出更智能、高效且经济的AI应用系统。

你精心设计的AI Agent，在与用户愉快地交互了10分钟、调用了5次工具后，突然开始胡言乱语，忘记了最初的目标，像个失忆的金鱼。你看着飞涨的Token账单和用户失望的反馈，不禁发问：为什么我的Agent这么“蠢”？

▲ Agent的核心工作流：在“思考-行动-观察”的循环中，每一次交互都会产生新的上下文。

答案，藏在它那有限又混乱的“内存”——上下文窗口（Context Window） 里。

过去，我们认为“Prompt Engineering”是通往AI圣杯的钥匙。但当我们从构建简单的聊天机器人，迈向能执行复杂、长周期任务的AI Agent时，才发现真正的瓶颈在于动态的信息流管理。

这正是Andrej Karpathy将LLM比作“新操作系统”的深刻之处。如果LLM是CPU，上下文窗口就是RAM。而我们大多数人，都在用着最顶级的CPU，却用着一套原始、低效的内存管理方式。

▲ Agent需要管理的上下文来源多种多样，包括指令、知识和工具反馈。

今天，LangChain作为服务全球数十万开发者的AI框架，将为你系统性地揭示下一代AI开发的核心——上下文工程（Context Engineering）。我们将通过 “写、选、压、隔” 四大策略，彻底终结Agent开发的混乱时代。

▲ 上下文工程的四大核心策略，是构建高级Agent的基石。

破除“越大越好”的上下文迷信

在深入四大策略之前，我们必须先破除一个行业迷思：只要上下文窗口足够大，一切问题都会迎刃而解吗？

答案是：不。盲目追求更大的上下文窗口，就像试图通过无限扩大内存来解决程序内存泄漏一样，是一种治标不治本的“暴力美学”。它不仅会带来惊人的成本和延迟，还会加剧四大“上下文诅咒”：

\1. 中毒 (Poisoning)：错误的幻觉信息污染整个“内存”。
\2. 分心 (Distraction)：海量无关信息淹没核心指令。
\3. 混淆 (Confusion)：不相关的细节干扰决策。
\4. 冲突 (Clash)：相互矛盾的信息让模型精神分裂。

▲ 随着与工具的交互轮次增加，上下文迅速膨胀，很快就会触及极限并引发各种问题。

真正的护城河，不在于你拥有多大的上下文窗口，而在于你管理它的能力有多高明。一个经过精心工程化的200K上下文，其效能和经济性，将完胜一个被粗暴填充的1M上下文。

现在，让我们看看顶尖团队是如何“聪明地”管理上下文的。

上下文工程的四大核心策略

所有高级的上下文管理技术，都可以归入以下四个正交的类别。

📝 1. 写 (Write)：为Agent打造可持久化的外部大脑

核心思想：RAM（上下文）是宝贵的瞬时记忆，硬盘（外部存储）才是可靠的长期记忆。把暂时不用或需要永久保存的信息，“写”到上下文之外。

• 人话版：别让Agent把所有东西都记在脑子里，给它一个笔记本和档案柜。

技术实践：

• 便笺 (Scratchpads)：Agent执行任务时的“草稿纸”，用于记录中间思考、计划或计算结果。Anthropic的研究员Agent就会先把详细计划写到外部文件，防止因上下文截断而丢失。
• 长期记忆 (Memories)：跨会话的“档案柜”，存储用户偏好、成功经验或核心事实。ChatGPT的记忆功能、Cursor等编码助手的用户习惯学习，都是这一思想的产物。

▲ 利用LLM自身来处理信息并创建或更新外部记忆库，形成智能的学习闭环。

🔍 2. 选 (Select)：从信息海洋中精准注入所需养分

核心思想：当需要信息时，不是把整个图书馆搬进来，而是精准地找到需要的那一页，再把它放进上下文。这是RAG（检索增强生成）思想的精髓与延伸。

• 人话版：Agent需要什么，就给它什么，不多也不少。

技术实践：

• RAG for Tools：当Agent有数百个工具时，将所有工具描述都塞入上下文是灾难性的。前沿实践是对工具描述进行RAG，动态检索并只向Agent提供最相关的几个工具，工具选择准确率能提升高达3倍。
• RAG for Memories：从庞大的长期记忆库中，通过语义检索，精确提取与当前任务相关的“旧日经验” ，让Agent能够“举一反三”。

▲ Agent可以根据任务需要，从不同类型的记忆（如事实性的、程序性的、情景性的）中选择性地提取信息。

🗜️ 3. 压 (Compress)：用最少的Token办最多的事

核心思想：如果信息不得不留在上下文中，那就想办法为它“瘦身”，保留信息精华，去除冗余。

• 人话版：把十句话能说清的事，压缩成一句话，节省脑力。

技术实践：

• 摘要 (Summarization)：利用LLM强大的归纳能力，将长对话、API返回的长篇JSON或检索到的文档，智能地压缩成关键摘要。Claude Code的“自动压缩”功能就是典范，当上下文快满时，它会自动总结前面的对话历史。
• 修剪 (Trimming)：一种更直接的压缩方式。例如，简单地移除对话历史中最早的N条消息，或者通过更复杂的算法（如Provence）“修剪”掉对当前任务贡献度最低的上下文片段。

▲ 压缩技术可以灵活地应用于Agent的整个轨迹、单个工具的输出或外部知识源等多个关键节点。

🧱 4. 隔 (Isolate)：化整为零，构建专注的“思维空间”

核心思想：与其让一个Agent在巨大的、混乱的上下文中处理所有事，不如将任务和上下文“隔离”成多个更小、更专注、互不干扰的空间。

• 人话版：别让一个人同时干五件事，组建一个各司其职的团队。

技术实践：

• 多智能体 (Multi-agent)：最强大的隔离策略。将复杂任务分解，交给一个由“规划师”、“研究员”、“代码手”等专业Agent组成的团队。每个Agent拥有自己独立的、小而美的上下文窗口。Anthropic和OpenAI (Swarm) 的实践都证明，多Agent系统在解决复杂问题上远超单个巨型Agent。

▲ 通过将一个大的上下文拆分到多个并行的、各司其职的子Agent中，实现任务分解和效率提升。

• 沙箱环境 (Sandboxed Environments)：将代码执行、文件操作等重度任务放在隔离的沙箱中进行。Agent只负责生成指令（如Python代码），沙箱负责执行，然后只将最关键的结果（如一个计算结果或文件状态）返回给Agent的上下文，避免了大量中间过程污染上下文。

▲ 沙箱（Sandbox）可以将代码执行等复杂状态隔离开，只将必要的结果返回给LLM，保持主上下文的清洁。

实战指南：Agent常见病症诊断及药方

理论最终要服务于实践。一个综合运用了多种上下文工程策略的复杂应用，才能表现出真正的智能。

▲ 一个能处理邮件的智能Agent，其背后是长期记忆、用户反馈和多种上下文策略的综合应用。

我们为你整理了一份“Agent疑难杂症”自查手册，助你快速对症下药。

常见病症 (Symptom)	可能病因 (Diagnosis)	核心药方 (Prescription)
“金鱼脑” Agent记不住几轮前的对话或用户偏好	上下文被截断或关键信息被冲刷	📝 写 (Write) 引入长期记忆模块，将关键信息持久化。
“选择困难症” 面对大量工具或API时，Agent经常选错或不知道怎么选	上下文中工具描述过多，导致模型混淆	🔍 选 (Select) 对工具描述进行RAG，动态提供最相关的少数几个工具。
“话痨” & “高消费” 对话几轮后，Token消耗巨大，响应变慢	上下文冗余信息过多，未经压缩处理	🗜️ 压 (Compress) 定期对对话历史或工具输出进行摘要或修剪。
“精神分裂” 执行复杂任务时，Agent目标漂移，逻辑混乱	单一上下文承载了过多不同类型的子任务	🧱 隔 (Isolate) 设计多智能体架构，让每个Agent处理一个专注的子任务。
“代码执行恐惧症” Agent生成的代码或数据处理逻辑无法验证，且过程污染上下文	LLM不擅长精确计算和状态管理	🧱 隔 (Isolate) 使用沙箱环境执行代码，只将最终结果返回上下文。

框架赋能：在LangChain和LangGraph中，这些策略都有成熟的实现。例如，LangGraph的 State对象 和 Checkpointer 天然支持 📝写和 🧱隔；丰富的Retriever集成为 🔍选提供了弹药；内置的MessageTrimming等工具则服务于 🗜️压。

未来展望：从“被动管理”到“认知自觉”

今天，我们作为开发者，是上下文工程的“架构师”。但终极的未来，是Agent学会自我进行上下文管理。

想象一个Agent能通过元学习（Meta-learning）进行自我反思：“这次任务失败，是因为我从记忆库中提取了错误的信息（选），并且对话历史太长导致了分心（压）。下次遇到类似任务，我应该调整我的检索和压缩策略。”

当Agent具备了这种“认知自觉”，它才真正从一个高级工具，进化为一个能够自我优化的智能实体。

结语：你的下一个战场

AI Agent开发的浪潮已经到来。如果你还只停留在打磨Prompt，那么你很可能在错误的战场上消耗弹药。

从Prompt Engineering到Context Engineering的思维跃迁，是专业AI开发者与业余爱好者的分水岭。

掌握 “写、选、压、隔” 这四大策略，像管理操作系统内存一样去精细化地设计你的Agent信息流，你才能在这场新的革命中，构建出真正健壮、高效、智能的未来应用。

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