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聊聊AI上下文工程
上下文工程（Context Engineering）技术简介
核心定义
“上下文工程是一门精细的艺术与科学——其本质是在每个Agent执行步骤中，将恰到好处的信息精准填充至上下文窗口。”
—— Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监）
技术类比
| 计算机系统 | LLM Agent系统 |
|---|---|
| CPU | 大语言模型（LLM） |
| RAM | 上下文窗口（Context Window） |
| 操作系统调度 | 上下文工程策略 |
为什么需要上下文工程？
Agent在长任务执行中面临三大核心挑战：
⚠️ 上下文污染（幻觉信息混入）
⚠️ 上下文过载（超10万token后性能骤降）
⚠️ 工具混淆（>30个工具时准确率下降70%）
案例：Anthropic实验显示，多Agent系统通过上下文隔离使研究任务准确率提升90.2%
四大核心策略框架
🔧 1. 写入策略（Write）
场景：保存中间结果避免污染主上下文
技术实现：
- 动态草稿本：LangGraph的
State对象持久化会话状态
# LangGraph状态对象示例
state = {"scratchpad": "当前计划步骤：1.检索用户历史 2.验证策略合规性"}
- 长期记忆：Reflexion架构的自我反思记忆机制
ChatGPT实践：自动生成跨会话的用户偏好记忆
🎯 2. 选择策略（Select）
突破点：动态装载关键信息
关键技术：
- 工具动态装载：RAG筛选相关工具描述
# RAG工具选择（工具数>30时准确率↑3倍）
relevant_tools = vector_db.search("支付API", top_k=3)
- 记忆精准召回：Embedding+知识图谱双索引
Claude Code实践：
CLAUDE.md文件固化高频指令
🗜️ 3. 压缩策略（Compress）
临界值：上下文达窗口95%时自动触发
最佳实践：
| 技术 | 压缩率 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 递归摘要（Recursive） | 70% | 长对话历史 |
| Provence修剪器 | 85% | 问答场景 |
| 结构化提取 | 90% | 合同/代码等文档处理 |
🛡️ 4. 隔离策略（Isolate）
架构革新：
- 多Agent沙箱：HuggingFace的CodeAgent架构
- 状态隔离：LangGraph字段级上下文控制
优势：隔离高风险操作，阻止92%的提示注入攻击
LangGraph工程实践
🛠️ 全链路支持方案
| 策略 | 实现方式 | 性能增益 |
|---|---|---|
| 写入控制 | Checkpoint持久化机制 | 减少40%重复推理 |
| 动态选择 | BigTool语义工具检索库 | 工具选择速度↑77% |
| 智能压缩 | 消息列表自动摘要API | Token消耗↓65% |
| 沙箱隔离 | E2B/Pyodide安全执行环境 | 错误率↓58% |
📊 效能监控方案
# LangSmith监控示例（关键指标）
metrics = {"context_utilization": "92%", "tool_call_success": "98%","hallucination_rate": "0.7%"
}
行业应用启示
-
金融合规场景
Anthropic航空客服系统：- 结合
think工具+政策提示模板 - 合规检查准确率↑54%
- 结合
-
代码Agent设计
Windsurf最佳实践：1. AST语义代码分块 2. 知识图谱索引 3. 动态重排上下文 -
医疗诊断Agent
关键创新：- DICOM影像隔离沙箱处理
- 诊断依据动态装载机制
核心结论
✅ 上下文≠内存垃圾场：精准度 > 信息量
✅ 动态优于静态：实时装载击败全量加载
✅ 隔离创造价值：多Agent架构提升上限
“未来3年，上下文工程能力将成为Agent开发者的核心竞争力” - LangChain CTO
立即行动：
- 用LangSmith分析上下文瓶颈
- 在关键节点实施
Write-Select-Compress-Isolate四步策略 - 优先测试工具动态装载与沙箱隔离
文档版本：v2.1 | 基于LangChain技术白皮书（2025）
注：保留英文术语便于跨团队协作，关键概念附技术实现参考
参考
https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/
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