这篇文章主要探讨了智能体系统（Agent）的上下文工程设计原则与实践。作者通过详细的技术案例，分享了他们在开发“Manus”智能体系统时积累的经验和教训，并提出了优化智能体行为的关键策略。
以下是文章的核心观点：
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### 1. **前缀缓存与高效上下文管理**
– 智能体的决策依赖于对历史状态（上下文）的记忆，而长上下文会带来计算和存储成本。
– 前缀缓存是一种高效的优化方法：通过缓存重复使用的前缀内容，减少模型对冗余信息的处理负担。
– 这种策略特别适用于工具调用频率高的场景，能显著提升推理效率。
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### 2. **文件系统作为“外部化”上下文**
– 长期依赖纯内存存储容易面临性能瓶颈和成本问题，而文件系统提供了一个持久化、可扩展的替代方案。
– 智能体可以将关键信息写入文件，并通过读取文件内容来恢复上下文，避免了长期记忆丢失的风险。
– 这种设计类似于状态空间模型（SSM），能够有效降低模型对上下文长度的依赖。
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### 3. **待办事项列表：注意力引导机制**
– 智能体在复杂任务中容易“迷失方向”，尤其是面对多步骤操作时。
– 引入待办事项列表是一种简单的注意力引导方法：通过不断更新和重写待办清单，将目标始终保留在模型的近期记忆范围内。
– 这种机制避免了复杂的架构修改，却能显著提升任务完成的准确性。
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### 4. **错误信息的价值**
– 智能体在实际应用中不可避免地会犯错（幻觉、环境异常等），这些错误信息是改进行为的重要数据。
– 隐藏或清除错误记录虽然看似“安全”，但会导致模型失去学习机会，无法从失败中适应和优化。
– 保留错误信息并将其纳入上下文，能让模型隐式调整其决策策略，减少重复性错误。
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### 5. **避免“样本陷阱”：多样化设计**
– 少样本提示虽然能提升输出质量，但在智能体系统中可能适得其反。相似的历史行为模式容易导致模型陷入固定套路。
– 解决方法是引入受控的随机性：通过调整序列化模板、措辞顺序或格式的小幅变化，打破模式依赖，让模型保持灵活性。
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### 6. **上下文工程的意义**
– 上下文管理是智能体系统的核心能力，决定了其运行效率、恢复能力和扩展性。
– 再强大的模型也难以替代对记忆、环境和反馈的合理设计。优秀的上下文策略能让智能体更“聪明”地运作。
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### 结论
作者通过大量实践总结出：上下文工程是一门新兴但至关重要的科学。对于智能体系统而言，如何塑造和管理上下文直接影响其表现。文章分享的核心经验并非放之四海而皆准的真理，而是经过验证的有效模式。最终目标是让开发者能够更好地设计智能体的行为，使其在实际场景中发挥更大的潜力。
这篇文章为智能体系统的开发提供了实用的设计思路和优化方向，尤其适合希望提升系统鲁棒性和效率的技术团队参考。
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