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Agent出现的技术动因对“持续状态感知”的刚性需求从工程实现的角度来看Agent的出现并非偶然而是系统需求发生本质变化后的必然结果。在Agent的应用场景中模型需要处理的不再仅仅是“用户的问题本身”还包括当前任务处于哪个阶段、已经完成了哪些步骤、产生了哪些中间结果、还有哪些子任务未解决。更重要的是Agent往往需要借助外部工具比如数据库查询、网页爬虫、代码执行工具等获取信息或执行操作这些工具调用的行为和结果都会直接影响后续的决策方向。这些变化倒逼模型必须具备“感知历史信息”的能力——它需要清楚哪些行为已经发生、哪些结果已经产生、当前状态距离最终目标还有多远。如果这些关键信息无法被有效传递给模型Agent的行为就会变得极其不稳定可能反复执行同一个步骤可能遗漏关键子任务甚至可能偏离核心目标出现“越做越偏”的情况。因此我们可以把Agent的本质需求归结为一点模型需要在更大的时间尺度上完整理解任务的上下文全貌。1.3 上下文角色的重新定位从“辅助补充”到“系统状态载体”在LLM的早期应用中上下文更多被视为“输入的补充说明”核心作用是帮助模型理解当前问题的背景。比如你问“这个函数怎么优化”补充一句“我用的是Python处理的是百万级数据”这部分补充信息就是上下文。这种用法下上下文的存在与否并不会对整个系统的结构产生决定性影响。但进入Agent阶段后上下文的角色发生了根本性转变它开始承担“系统状态表达”的核心职责。模型的每一次决策都会直接受到上下文内容的影响——上下文中包含的信息越完整、结构越清晰模型就越容易判断当前所处的位置和下一步的行动方向。这也意味着上下文不再是“可以随意拼接的文本片段”而是一种需要被“精心管理”的核心资源。工程实践中需要解决的关键问题包括哪些信息需要长期保留比如核心目标、关键约束条件、哪些信息只在短时间内有效比如某个中间步骤的临时结果、哪些信息需要反复强调比如任务的核心要求、禁止行为。这些问题的处理方式会直接影响Agent的行为效果和稳定性。可以说在Agent时代模型的能力表现很大程度上取决于上下文的组织和管理方式。1.4 从提示工程到上下文工程技术实践的自然演进在Agent出现之前提示工程是提升LLM表现的核心手段。通过设计精准的提示词比如“请以产品经理的视角用简洁的语言分析这个需求”可以在不改动模型本身的前提下显著改善输出质量。这种方式成本低、见效快很快成为开发者最常用的调优手段。但当系统开始引入“多轮决策”和“复杂状态管理”后仅依赖提示词就很难满足控制需求了。核心原因在于提示词更适合描述“固定的规则和格式”却不擅长表达“持续变化的任务状态”。随着任务推进上下文内容会不断增长原本精心设计的提示词很容易被大量的中间信息淹没最终失去对模型的引导作用。正是在这种背景下上下文工程逐渐从提示工程中分离出来成为一个独立的、关键的工程领域。它关注的核心问题不再是“某一句提示词写得好不好”而是“如何构建、更新和裁剪整个上下文”确保模型在每一个决策节点都能获取到对当前判断最有价值的信息。这一转变不仅是技术思路的升级更为后续Agent系统的工程化落地奠定了坚实基础。2、提示词工程的能力边界在大语言模型刚被引入实际应用时提示词工程发挥了极其关键的作用。通过对输入内容进行精心设计可以在不改动模型本身的前提下显著改善输出质量。这种方式成本低、见效快很快成为开发者最常用的调优手段。在这一阶段提示词主要承担两个任务一是明确模型的角色和行为边界二是约束输出的格式和风格。只要任务本身相对简单提示词往往就足以支撑一个可用的应用。这也是为什么在相当长的一段时间内人们会把模型能力的提升与提示词写得好不好直接画上等号。当任务开始涉及多步骤推理和持续决策时提示词工程的局限逐渐显现出来。提示词本质上是一种静态描述它擅长表达规则却不擅长反映变化。随着任务流程拉长模型需要参考的信息越来越多单一提示往往会被新的上下文内容不断稀释最终失去控制力。在这种情况下开发者往往只能通过不断叠加提示内容来补救。结果是提示词本身变得越来越长结构也越来越复杂维护成本随之上升。另一个不可忽视的问题是提示词工程的可维护性。提示词效果往往高度依赖具体模型版本和参数设置。当模型升级或环境发生变化时原本表现良好的提示词可能会突然失效。这种不确定性使得提示词难以作为长期稳定的工程方案。对于需要持续运行的系统而言这种不稳定性会被不断放大。一旦提示词出现偏移整个 Agent 的行为就可能发生变化排查和修复成本也会迅速增加。随着 Agent 系统逐渐成熟人们开始意识到单靠提示词已经无法承担全部控制职责。模型的行为不只受到提示内容的影响还与上下文中呈现的信息结构密切相关。即使提示词本身保持不变只要上下文发生变化模型的决策结果也可能出现明显差异。这促使工程实践开始向更系统化的方向发展提示词逐渐退居为其中的一个组成部分而不再是唯一的调控工具。3、上下文工程一个被低估的系统问题在实际工程中最常见的一种误解是把上下文工程简单理解为“尽可能多地把信息塞给模型”。在上下文窗口不断扩大的背景下这种做法看起来顺理成章也一度被视为提升模型能力的直接手段。但随着实践深入问题很快暴露出来。模型虽然能够看到更多内容却并不一定能从中提取出真正有用的信息。大量无关或低价值的上下文反而会干扰模型的判断使输出变得不稳定。从工程视角来看上下文是一种受限资源。它不仅受到长度限制还受到模型注意力分布和推理能力的影响。上下文中每一段内容都会与其他内容竞争模型的关注度。如果上下文缺乏清晰的结构模型就难以判断哪些信息是当前决策所必需的哪些只是背景补充。最终表现为模型在不同轮次中给出风格和质量差异较大的输出。因此上下文工程需要解决的是如何在有限空间内持续为模型提供高价值信息并避免无效干扰。在 Agent 系统中上下文往往需要承担状态表达的职责。模型需要通过上下文了解当前任务的进展情况包括已经完成的步骤、产生的中间结果以及尚未解决的问题。如果这些状态信息没有被明确表达而是隐含在零散的历史对话中模型就很难形成稳定的任务认知。即使模型本身具备较强的推理能力也容易出现重复执行或偏离目标的情况。将状态信息显性化是上下文工程中一个非常重要的实践原则。随着 Agent 持续运行上下文内容不可避免地会不断增长。如果缺乏有效的更新与裁剪机制上下文很快就会失控既增加成本也降低效果。工程实践中通常需要明确哪些信息是短期有效的哪些需要被长期保留。通过定期整理和压缩上下文可以让模型始终关注当前阶段最相关的内容。这种动态管理方式是上下文工程区别于提示工程的关键特征之一。上下文工程所包含的模块4、上下文工程的关键组成部分4.1工具让模型具备行动能力在 Agent 系统中工具是模型能力向外扩展的主要方式。通过工具调用模型可以访问外部数据源、执行计算任务甚至对现实系统产生直接影响。以当前智能体或者LLM的视角来看环境中所有它可以交互的对象都是它可以利用的工具包括各种应用程序、各种网站服务、其他AI应用、其他智能体以及甚至人类包括但不限于当前用户。正如Factor 7: Contact humans with tool calls和HuggingFace 博客Tiny Agents所展示的那样每个智能体都可以主动地请求人类的介入遇到歧义的地方可以主动寻求用户来澄清然后再进行下一步操作见下图和下面的代码示例。此时的用户就是当前智能体可以调用的工具。不仅如此生成最终答案见Factor 7: Contact humans with tool calls和指定任务状态比如任务完成见HuggingFace 博客Tiny Agents也都能作为工具来调用真的是万物工具化everything is tools。const taskCompletionTool: ChatCompletionInputTool{type:function, function:{name:task_complete, description:Call this tool when the task given by the user is complete, parameters:{type:object, properties:{},},},};const askQuestionTool: ChatCompletionInputTool{type:function, function:{name:ask_question, description:Ask a question to the user to get more info required to solve or clarify their problem., parameters:{type:object, properties:{},},},};const exitLoopTools[taskCompletionTool, askQuestionTool];4.2 工具调用结果的上下文反馈工具调用并不是一次性行为它会对后续决策产生持续影响。模型在使用工具之后需要能够看到调用结果并将这些结果纳入接下来的判断中。如果工具返回的信息只是简单拼接进上下文而缺乏明确结构模型往往难以判断哪些内容是关键结论哪些只是过程性信息。长时间运行后这种混乱会不断累积最终影响 Agent 的整体稳定性。因此工具调用结果需要被结构化地写回上下文使模型能够快速识别其语义角色。4.3 思考过程的上下文表达在复杂任务中模型往往需要经过多步推理才能得出结论。这些中间思考过程对模型自身而言是有价值的但并不意味着它们都应该被完整保留下来。上下文工程需要在可解释性与效率之间做出权衡。某些阶段显式保留中间推理有助于模型稳定决策而在其他阶段过多的推理痕迹反而会干扰后续判断。工程实践中常见的做法是对思考过程进行分层管理仅在必要时将其纳入上下文。4.4 交互Agent 与环境的持续协同Agent 并不是孤立运行的它需要不断与外部环境交互。这种交互既包括成功执行后的正向反馈也包括失败、异常以及不符合预期的结果。上下文需要完整记录这些交互结果让模型能够基于真实反馈调整行为策略。如果交互信息被忽略或丢失模型很容易重复同样的错误。因此交互信息的管理是上下文工程中不可或缺的一部分。4.5 自主性与约束的平衡随着 Agent 能力增强模型的自主决策空间也在不断扩大。如果缺乏必要约束模型可能会偏离预期目标甚至产生不可控行为。上下文工程在这里承担的是边界设定的角色。通过明确目标、约束条件以及可接受的行动范围可以在不干预具体决策的情况下引导模型行为朝着预期方向发展。这种设计方式使 Agent 能够在保持一定自由度的同时避免行为失控。5、MCP上下文工程的结构化落地方式当 Agent 系统逐渐复杂上下文内容开始呈现出明显的工程问题。不同模块生成的信息被不断拼接进上下文状态、工具描述、历史记录混在一起结构逐渐变得模糊。在这种情况下即便模型能力足够强也很难稳定地理解当前上下文中各类信息的角色。工程上的问题并不在模型本身而在于上下文缺乏统一的组织方式。MCP 正是在这样的背景下被提出的。它试图解决的是上下文在系统层面的可读性与可维护性问题。MCP 的核心思路是将上下文视为一种可以被规范化的接口而不是自由拼接的文本。在 MCP 体系中不同类型的信息被明确区分例如任务状态、可用能力、行为约束以及外部反馈。每一类信息都有相对固定的表达方式模型可以据此判断其在决策中的作用。这种做法并不会限制模型的生成能力而是降低理解成本使模型能够更快地抓住当前最重要的信息。当上下文被结构化之后系统的整体行为会变得更加可预测。模型在不同轮次中面对的上下文形式保持一致即使具体内容发生变化其语义角色依然清晰。Manus上下文工程实践将不用的工具掩盖掉而不是移除掉对于持续运行的 Agent 系统而言这种一致性尤为重要。它可以显著降低行为漂移的风险也让问题排查变得更加直接。从工程角度看结构化上下文也更利于模块化设计不同组件可以围绕统一协议协同工作。MCP 并非独立存在的组件而是服务于整个 Agent 系统。通过 MCPAgent 在运行过程中产生的状态变化、工具调用结果以及环境反馈都可以被有序地写回上下文。模型在后续决策时看到的是一个经过整理的状态快照而不是零散的信息碎片。这种协同方式使得上下文真正成为系统运转的一部分。6、智能体系统可靠性作为一个智能系统其稳定性需要额外关注。而上下文工程中的其中一环就是需要从工程的角度加强系统稳定性。LangChain 博客How and when to build multi-agent systems中讲到了如何利用LangChain全家桶来构建和增强系统的稳定性或者可靠性reliability主要包括以下维度可靠的执行和错误处理这需要一个智能体编排框架比如LangGraph。智能体调试和可观测性这需要一个追踪、调试、交互系统比如LangSmith和LangGraph Studio。LangSmith 是一个统一的用于观测和评估AI应用的平台。具体地LangSmith 可以调试、评估和监控AI应用及其性能。而且虽然LangSmith对LangChain的原生支持更好但是它是独立于LangChain的所以也可以很方便地应用于其他AI应用框架。LangGraph Studio 是一个智能体集成开发环境agent IDE专门用于可视化、交互和调试基于LangGraph构建的智能体系统agentic system。而且LangGraph Studio集成了LangSmith所以也支持观测和评估智能体系统。评估无论是人工评估还是LLM评估即LLM-as-a-Judge在原型制作阶段可以先人工标注一些测试样本并且可以借助于LLM来不断充实和完善。LangSmith 也可以用于自动化或更高效地评估AI应用。监控日志一方面供算法追踪和调试另一方便还可以提供或者展示给用户。这样不仅可以增加AI应用的透明度和可解释性还可以提升用户体验和便于建立AI应用与用户之间的信任。而且可以将LangGraph Studio提供给用户体验那么在Studio集成的LangSmith监控系统的基础上用户可以可视化地无代码地与智能体系统进行交互。这样不仅便于AI应用的开发测试人员收据用户反馈而且用户使用体验和反馈更加真实有效。总结与展望从Chatbot到AgentLLMs 的上下文也变得更加复杂多样。之前的提示工程主要围绕系统和用户提示词而如今的上下文工程还要处理状态、记忆、工具和结构化输出等内容及其之间的协同工作。在长期运行、多轮决策和工具协同的场景下模型能否稳定发挥往往取决于它所“看到”的上下文是否清晰、是否连贯、是否始终围绕当前目标展开。上下文不再只是输入的一部分而是系统状态的集中体现。这也解释了为什么在 Agent 体系中单纯依赖提示词已经难以支撑复杂需求。提示词仍然有价值但更多承担的是局部约束和行为引导的角色。真正决定系统上限的是上下文如何被构建、更新和管理。从这个角度来看上下文工程背后设计到的是一类系统性问题。它涉及信息筛选、状态表达、结构设计以及运行过程中的动态调整。这些问题一旦处理不当模型能力再强也难以转化为稳定输出。随着 Agent 应用不断扩展上下文工程的重要性只会进一步凸显。在 Agent 时代这种可控性正逐渐成为一项基础能力。AI 正在从人类数据时代进入经验时代即从收集和利用人类数据来训练模型到让智能体在与外界环境的自主交互中经历和成长。根据使用工具的经历来更新使用工具的经验只是其中一个典型案例。未来AI 的经验学习experiential learning俗称“干中学”将更加贴近甚至超越人类。如何学习大模型 AI 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