Next-Level Agents：释放动态上下文（Dynamic Context）的巨大潜力

最新推荐文章于 2025-12-25 14:57:52 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： python 开发语言
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01 内容简介 Introduction
AI Agents 的行为主要由两点决定： (1) 它所运行的基础模型，以及 (2) 输入给该模型的上下文信息。上下文信息输入的方式直接影响着 Agents 任务执行效果。甚至可以说，即使使用同一模型，不同的上下文内容输入也能造就各具特色的 Agents 行为模式。那么，何为 Agents 所需的“上下文信息”呢？可通过查阅下方的 “Types of Context” 图示了解相关信息。

本文将深入探讨一系列 Agents 进阶策略，依据 AI Agents 的具体需求优化上下文信息，从而提升其工作效率与准确性。本文首先将概述五种常见技术策略，然后会分享一些实施细节。 文中总结的经验教训，虽源自于和 multi-agent 团队在实际生产环境中合作的长期实践经验，但这些经验对于 single agent 系统亦具有广泛的适用性和指导意义。

AI Agents 所涉及的上下文类别（图片由原文作者提供）

02 理解上下文信息需求
网络上大多数在线示例及教程都倾向于采取简化手段处理上下文信息（例如设定一个固定的上下文长度限制）。然而，在实际的 AI 应用中需要更加细腻和成熟的方法。

依据手头任务的不同，各种 Agents 对上下文信息的需求大相径庭。 有的 Agents 或许只需当前的信息，而有些 Agents 为了确保回答精准，则可能需要依靠大量的历史数据。因为存在这种差异性，需要针对每一个 Agent 制定个

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