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聊聊AI上下文工程

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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

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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%

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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

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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%"
}

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行业应用启示

1. 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%

2. 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
   

3. 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

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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：

1. 用LangSmith分析上下文瓶颈
2. 在关键节点实施Write-Select-Compress-Isolate四步策略
3. 优先测试工具动态装载与沙箱隔离

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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

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参考

https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/

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