灵感来源：Lance (LangChain) 与 Pete (Manus)
原视频：https://www.youtube.com/watch?v=6_BcCthVvb8
幻灯片：https://drive.google.com/file/d/1QGJ-BrdiTGslS71sYH4OJoidsry3Ps9g/view
我们正站在一场由AI智能体驱动的革命边缘。我们将它们设想为可靠的助手，能够自主完成漫长而复杂的任务。然而，一个深刻的悖论正在悄然展开：我们越是依赖它们，它们就越容易迷失方向。当一项任务需要数十甚至数百次交互时，这些曾经聪明的智能体可能会变得迟缓、重复，甚至忘记最初的目标。这就是AI智能体的"失忆"困境——一个阻碍其发挥全部潜力的无形枷锁。
问题的根源在于被称为"上下文窗口"的有限空间。这是智能体的工作记忆，所有决策所需的信息——指令、对话历史、工具输出——都必须加载到这里。随着信息的积累，上下文变得臃肿，一种称为"上下文衰退"(context rot)的现象开始出现，导致模型性能急剧下降。许多人认为解决方案是无限扩大这个窗口，但这就像通过建造无限大的建筑来解决图书馆的检索问题。真正的答案不在于蛮力扩张，而在于一种更微妙的智慧："上下文工程"的艺术。这门学科的核心是为AI的思维创造一个优雅、高效且专注的运行环境。
精简的艺术：减轻AI的认知负担
要理解其背后的逻辑，我们必须首先认识到并非所有信息都具有同等的即时价值。上下文工程的起点是学会战略性地"减轻"AI的记忆负担。这涉及两种截然不同但又互补的技术："压缩"(Compaction)和"总结"(Summarization)。
"压缩"是一门精确的外化艺术。想象一个工具（如网络搜索）返回了大量文本。我们不必将数千字永久固定在智能体的记忆板上，而是可以将完整输出保存到外部文件系统，只在上下文中留下简洁的路径或索引，例如"搜索结果已保存至result_01.txt"。这个过程是完全可逆的，不会丢失任何信息。AI获得了完美的数字外部记忆，能够在需要时检索原始数据。这种方法确保了历史记录的完整性，使智能体即使在一百步之后也能追溯到每一个初始细节。
然而，当上下文增长超过临界阈值时，即使是压缩也不足以防止过载。这时我们必须转向"总结"。这更多是一种知识提炼行为，而非单纯的信息转移。它通常需要另一个AI模型介入，读取冗长的交互历史并将其提炼为高度浓缩的摘要。这个过程本质上是有损耗的，就像一篇深刻的书评永远无法替代原著。因此，必须谨慎使用。最有效的方法是先用可逆的"压缩"固化关键信息，然后对其余部分应用总结。这确保了在减轻记忆负担的同时，保留最宝贵的见解火花。
协作的智慧：构建智能体的"社交网络"
一旦我们掌握了单个智能体的记忆管理，一幅更宏大的图景便浮现出来：我们如何让多个智能体像一个精心编排的团队一样高效协作？这就引出了上下文工程的第二个支柱：隔离。计算机科学中的一句格言特别贴切："不要通过共享内存来通信；而要通过通信来共享内存。"这句智慧揭示了构建智能体"社交网络"的两种基本模式。
第一种模式是"通信"。这就像项目经理将明确定义的独立任务（例如"找出此代码报告中的所有错误"）分配给专家。在执行任务时，专家的上下文窗口仅包含此特定指令，不受整个项目历史的干扰。他们只需完成工作并返回最终结果。这种模式干净高效，非常适合可以整齐解耦的子任务，最大限度地减少信息干扰。
第二种模式是"共享上下文"。想象一位战略顾问被引入一个正在进行的项目。为了提供有价值的见解，他们必须阅读项目开始以来的所有会议记录、电子邮件线程和决策文件。在这种模式中，子智能体被授予访问主智能体完整历史上下文的权限，但使用自己独特的系统提示和专业工具集进行操作。这使它能够从全新的专家视角处理问题，同时充分了解全局背景。尽管成本更高，但这种模式对于需要深度上下文理解的复杂、相互依赖的任务（如深入研究）而言是无价的。
"分层行动空间"：从工具箱到生态系统的飞跃
到目前为止，我们的讨论集中在管理上下文中的信息。然而，上下文工程中最具革命性的想法在于将相同原则应用于管理工具本身。当一个智能体面对数十甚至数百种工具时，它可能会陷入"工具混乱"，不确定在特定情况下应该调用哪一种。真正的解决方案不是给它一个无限大的工具箱，而是构建一个分层的、可探索的"行动生态系统"。这就是"分层行动空间"框架。
第一层是核心：函数调用。这些是智能体最基本、最原子化的能力——它的"原始本能"。在这一层，我们只提供极少数（例如少于十个）绝对必要且通用的函数，如：读取文件、写入文件、执行shell命令、搜索。这些函数构成了它与数字世界交互的稳定、可靠且易于理解的基础。
第二层是环境：沙盒工具。在这里，范式发生了转变。智能体不再被动地"被给予"工具；它被放置在一个预加载了各种工具的虚拟沙盒中。使用其核心层的"执行shell命令"函数，它可以像人类在计算机上一样发现、学习和使用这些工具（例如使用ls查看文件，grep搜索内容，或运行自定义的mcp-cli程序）。智能体从单纯的"工具使用者"演变为"环境探索者"。它的能力不再受系统提示长度的限制，而是可以随着对周围环境的学习而无限扩展。
第三层是生态系统：包与API。这是最高的抽象级别。在这里，智能体被授权编写和执行代码，如Python脚本。这使它能够访问几乎无限的第三方库和外部API，无论是用于复杂数据分析、3D模型生成，还是获取实时金融市场数据。在这一层，智能体成为"解决方案创建者"，动态组合外部生态系统的力量，实时构建前所未有的复杂工作流。
这个三层框架将智能体的能力从平面列表转变为三维的、可探索的生态系统。它不仅解决了工具过载的问题，更重要的是为智能体的成长和涌现智能提供了清晰而强大的路径。
少即是多：回归与AI共生的本质
回顾上下文工程的策略——从压缩和总结到隔离和分层——我们得出一个简单而深刻的真理：其最终目标不是在AI周围构建日益复杂的支架，而是让它的工作更简单。
每一次成功的上下文管理都是一次消除噪音、提高专注力的练习。我们最大的进步往往来自于简化架构、移除不必要的技巧，并对模型固有的智能多一点信任。上下文工程的本质是创造一个纯净的环境，让那种智能能够蓬勃发展。
最终，我们追求的不是一个被灌输了命令和工具的"超级程序"，而是一个被赋予核心能力并被信任在丰富生态系统中学习、探索和创造的"数字伙伴"。这或许是与AI共生未来的真正道路——不是通过构建更多，而是通过理解更多。