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车票在线制作网站,深圳it培训机构,微信怎么开通微商城,ppt主题模板下载免费在很多智能体项目的复盘会上#xff0c;我经常听到类似的结论#xff1a;“模型不稳定#xff0c;是因为上下文不够长。”“只要换成 128K / 200K Context#xff0c;就能解决问题。”但在真实的工程和商业化环境中#xff0c;这种判断往往是危险且昂贵的。在过去一年里我经常听到类似的结论“模型不稳定是因为上下文不够长。”“只要换成 128K / 200K Context就能解决问题。”但在真实的工程和商业化环境中这种判断往往是危险且昂贵的。在过去一年里我参与过多个长流程 Agent、企业级 Copilot、复杂任务规划系统。一个反复验证成立的结论是绝大多数上下文问题并不是“长度不够”而是“使用方式极度低效”。甚至可以说Context已经成为新一代 AI 系统中的“稀缺资源”。本文不讨论模型参数、不吹大 Context而是从工程实践出发聊一个更现实的问题如何通过分层缓存与摘要策略在不增加模型成本的前提下把“有效上下文容量”提升 3–5 倍。一、Context 正在变成系统瓶颈而不是模型优势从工程视角看Context 至少同时扮演三种角色短期工作记忆Working Memory任务状态载体Task State隐式策略与历史约束问题在于大多数系统把这三类信息混在一起线性堆叠。典型做法是所有历史对话全部拼接所有工具调用原样回放所有中间思考、日志一起塞进 Prompt短期看“模型还能跑”长期一定出现以下问题成本线性上涨延迟不可控行为随历史增长而退化新信息被旧噪声淹没Context 并不是免费的。即便模型支持 128K上下文仍然有三重隐性成本Token 成本推理延迟注意力稀释Attention Dilution二、一个关键认知不是所有上下文都“值得被记住”在工程上一个非常重要、但常被忽略的区分是上下文 ≠ 记忆。绝大多数 Context 内容其实只属于以下几类已经完成的中间步骤对最终决策无贡献的试错临时工具调用结果过期的用户偏好但模型并不会“自动遗忘”。如果系统不主动管理Context 只会无限累积。这直接导致一个结果Context 的增长速度远快于其信息价值的增长速度。三、从“上下文拼接”到“上下文架构”成熟的智能体系统一定会把 Context 当成架构资源来设计而不是字符串。我通常将 Context 按“时间价值”和“使用频率”拆成四层L0即时上下文当前回合L1短期状态当前任务L2长期摘要历史压缩L3外部记忆可检索真正进入模型 Prompt 的永远只是其中一部分。四、L0即时上下文Immediate Context这是最容易理解的一层当前用户输入当前 Agent 输出草稿当前必须参考的指令特点生命周期极短信息密度最高必须完整保留原则L0 不做摘要不做缓存只做最小化。五、L1短期状态缓存Task-Level CacheL1 是很多系统做得最差的一层。它通常包含当前任务目标已完成的关键步骤约束条件不能做什么 / 必须做什么错误做法是把整个对话历史当成“任务状态”。正确做法是抽象出结构化任务状态用 JSON / Schema 表达而不是自然语言流水账示例简化{ goal: 生成周报, completed_steps: [数据汇总, 异常分析], pending_steps: [结论总结], constraints: [不暴露个人数据] }任务状态应该是“可读结构”而不是“语言回放”。六、L2历史摘要层这是 Context 扩容的核心杠杆。一个成熟的系统一定会回答这个问题哪些历史信息“未来可能有用”但不值得逐字保留工程实践中我通常采用滚动摘要Rolling Summary以任务 / 会话为单位每 N 轮生成一次摘要摘要本身也有版本关键不是“压缩文字”而是提取决策依据提取用户偏好变化提取失败模式坏的摘要是“发生了什么”好的摘要是“为什么这么做”。七、L3外部可检索记忆当信息满足以下条件时不应该进入 Context不是每轮都用体量大结构稳定比如用户历史行为企业知识库长文档工具使用手册。这些内容更适合放在向量数据库结构化存储Feature Store。通过按需检索注入而不是常驻 Prompt。Context 是热内存不是仓库。八、摘要不是 NLP 问题而是系统策略问题很多团队失败在“摘要效果不好”但根因往往不是模型能力而是不知道摘要“给谁看”不知道摘要“为谁服务”。一个有效的摘要必须明确使用对象模型 / 人 / 下游 Agent使用场景规划 / 执行 / 回顾生命周期一次性 / 长期建议实践不同层使用不同摘要模板摘要本身可再摘要摘要必须可被替换而不是永久追加九、我们如何做到“有效 Context ×5”在一个真实生产 Agent 中我们做过一次对比指标优化前优化后平均 Prompt Token18k4.2k成功率基线0.12推理延迟基线-35%成本基线-60%关键不是模型升级而是引入分层 Context强制摘要禁止无界历史拼接模型“记得更少”反而做得更好。结语Context 管理是下一代 Agent 的基本功未来 Agent 的竞争力不在于谁的模型 Context 更长谁能塞进更多历史重点在于谁更清楚什么该被记住谁敢主动遗忘谁能用更少的上下文完成更稳定的决策Context 不是越多越好而是越“对”越好。当你开始像管理缓存、内存、状态机一样管理 Context你会发现Agent 更稳定了成本更可预测了系统真正“工程化”了。