AI Agent开发的战场已从“Prompt工程”悄然转移至“上下文工程”。LangChain作为行业前沿框架，总结出解决Agent失忆、昂贵、低效等顽疾的四大核心策略：📝写（Write）、🔍选（Select）、🗜️压（Compress）、🧱隔（Isolate）。本文将深度剖析这套方法论，并揭示为何精巧的“上下文管理”远比追求无限大的上下文窗口更重要，助你构建真正智能、高效、经济的AI应用。
你精心设计的AI Agent，在与用户愉快地交互了10分钟、调用了5次工具后，突然开始胡言乱语，忘记了最初的目标，像个失忆的金鱼。你看着飞涨的Token账单和用户失望的反馈，不禁发问：为什么我的Agent这么“蠢”？
▲ Agent的核心工作流：在“思考-行动-观察”的循环中，每一次交互都会产生新的上下文。
答案，藏在它那有限又混乱的“内存”——上下文窗口（Context Window） 里。
过去，我们认为“Prompt Engineering”是通往AI圣杯的钥匙。但当我们从构建简单的聊天机器人，迈向能执行复杂、长周期任务的AI Agent时，才发现真正的瓶颈在于动态的信息流管理。
这正是Andrej Karpathy将LLM比作“新操作系统”的深刻之处。如果LLM是CPU，上下文窗口就是RAM。而我们大多数人，都在用着最顶级的CPU，却用着一套原始、低效的内存管理方式。
▲ Agent需要管理的上下文来源多种多样，包括指令、知识和工具反馈。
今天，LangChain作为服务全球数十万开发者的AI框架，将为你系统性地揭示下一代AI开发的核心——上下文工程（Context Engineering）。我们将通过 “写、选、压、隔” 四大策略，彻底终结Agent开发的混乱时代。
▲ 上下文工程的四大核心策略，是构建高级Agent的基石。
破除“越大越好”的上下文迷信
在深入四大策略之前，我们必须先破除一个行业迷思：只要上下文窗口足够大，一切问题都会迎刃而解吗？
答案是：不。盲目追求更大的上下文窗口，就像试图通过无限扩大内存来解决程序内存泄漏一样，是一种治标不治本的“暴力美学”。它不仅会带来惊人的成本和延迟，还会加剧四大“上下文诅咒”：
-
1. 中毒 (Poisoning)：错误的幻觉信息污染整个“内存”。 -
2. 分心 (Distraction)：海量无关信息淹没核心指令。 -
3. 混淆 (Confusion)：不相关的细节干扰决策。 -
4. 冲突 (Clash)：相互矛盾的信息让模型精神分裂。
▲ 随着与工具的交互轮次增加，上下文迅速膨胀，很快就会触及极限并引发各种问题。
真正的护城河，不在于你拥有多大的上下文窗口，而在于你管理它的能力有多高明。一个经过精心工程化的200K上下文，其效能和经济性，将完胜一个被粗暴填充的1M上下文。
现在，让我们看看顶尖团队是如何“聪明地”管理上下文的。
上下文工程的四大核心策略
所有高级的上下文管理技术，都可以归入以下四个正交的类别。
📝 1. 写 (Write)：为Agent打造可持久化的外部大脑
核心思想：RAM（上下文）是宝贵的瞬时记忆，硬盘（外部存储）才是可靠的长期记忆。把暂时不用或需要永久保存的信息，“写”到上下文之外。
-
• 人话版：别让Agent把所有东西都记在脑子里，给它一个笔记本和档案柜。
技术实践：
-
• 便笺 (Scratchpads)：Agent执行任务时的“草稿纸”，用于记录中间思考、计划或计算结果。Anthropic的研究员Agent就会先把详细计划写到外部文件，防止因上下文截断而丢失。 -
• 长期记忆 (Memories)：跨会话的“档案柜”，存储用户偏好、成功经验或核心事实。ChatGPT的记忆功能、Cursor等编码助手的用户习惯学习，都是这一思想的产物。
▲ 利用LLM自身来处理信息并创建或更新外部记忆库，形成智能的学习闭环。
🔍 2. 选 (Select)：从信息海洋中精准注入所需养分
核心思想：当需要信息时，不是把整个图书馆搬进来，而是精准地找到需要的那一页，再把它放进上下文。这是RAG（检索增强生成）思想的精髓与延伸。
-
• 人话版：Agent需要什么，就给它什么，不多也不少。
技术实践：
-
• RAG for Tools：当Agent有数百个工具时，将所有工具描述都塞入上下文是灾难性的。前沿实践是对工具描述进行RAG，动态检索并只向Agent提供最相关的几个工具，工具选择准确率能提升高达3倍。 -
• RAG for Memories：从庞大的长期记忆库中，通过语义检索，精确提取与当前任务相关的“旧日经验” ，让Agent能够“举一反三”。
▲ Agent可以根据任务需要，从不同类型的记忆（如事实性的、程序性的、情景性的）中选择性地提取信息。
🗜️ 3. 压 (Compress)：用最少的Token办最多的事
核心思想：如果信息不得不留在上下文中，那就想办法为它“瘦身”，保留信息精华，去除冗余。
-
• 人话版：把十句话能说清的事，压缩成一句话，节省脑力。
技术实践：
-
• 摘要 (Summarization)：利用LLM强大的归纳能力，将长对话、API返回的长篇JSON或检索到的文档，智能地压缩成关键摘要。Claude Code的“自动压缩”功能就是典范，当上下文快满时，它会自动总结前面的对话历史。 -
• 修剪 (Trimming)：一种更直接的压缩方式。例如，简单地移除对话历史中最早的N条消息，或者通过更复杂的算法（如Provence）“修剪”掉对当前任务贡献度最低的上下文片段。
▲ 压缩技术可以灵活地应用于Agent的整个轨迹、单个工具的输出或外部知识源等多个关键节点。
🧱 4. 隔 (Isolate)：化整为零，构建专注的“思维空间”
核心思想：与其让一个Agent在巨大的、混乱的上下文中处理所有事，不如将任务和上下文“隔离”成多个更小、更专注、互不干扰的空间。
-
• 人话版：别让一个人同时干五件事，组建一个各司其职的团队。
技术实践：
-
• 多智能体 (Multi-agent)：最强大的隔离策略。将复杂任务分解，交给一个由“规划师”、“研究员”、“代码手”等专业Agent组成的团队。每个Agent拥有自己独立的、小而美的上下文窗口。Anthropic和OpenAI (Swarm) 的实践都证明，多Agent系统在解决复杂问题上远超单个巨型Agent。
▲ 通过将一个大的上下文拆分到多个并行的、各司其职的子Agent中，实现任务分解和效率提升。
-
• 沙箱环境 (Sandboxed Environments)：将代码执行、文件操作等重度任务放在隔离的沙箱中进行。Agent只负责生成指令（如Python代码），沙箱负责执行，然后只将最关键的结果（如一个计算结果或文件状态）返回给Agent的上下文，避免了大量中间过程污染上下文。
▲ 沙箱（Sandbox）可以将代码执行等复杂状态隔离开，只将必要的结果返回给LLM，保持主上下文的清洁。
实战指南：Agent常见病症诊断及药方
理论最终要服务于实践。一个综合运用了多种上下文工程策略的复杂应用，才能表现出真正的智能。
▲ 一个能处理邮件的智能Agent，其背后是长期记忆、用户反馈和多种上下文策略的综合应用。
我们为你整理了一份“Agent疑难杂症”自查手册，助你快速对症下药。
|
|
|
|
| “金鱼脑” |
|
📝 写 (Write) |
| “选择困难症” |
|
🔍 选 (Select) |
| “话痨” & “高消费” |
|
🗜️ 压 (Compress) |
| “精神分裂” |
|
🧱 隔 (Isolate) |
| “代码执行恐惧症” |
|
🧱 隔 (Isolate) |
框架赋能：在LangChain和LangGraph中，这些策略都有成熟的实现。例如，LangGraph的 State对象 和 Checkpointer 天然支持 📝写 和 🧱隔 ；丰富的Retriever集成为 🔍选提供了弹药；内置的MessageTrimming等工具则服务于 🗜️压。
未来展望：从“被动管理”到“认知自觉”
今天，我们作为开发者，是上下文工程的“架构师”。但终极的未来，是Agent学会自我进行上下文管理。
想象一个Agent能通过元学习（Meta-learning）进行自我反思：“这次任务失败，是因为我从记忆库中提取了错误的信息（选），并且对话历史太长导致了分心（压）。下次遇到类似任务，我应该调整我的检索和压缩策略。”
当Agent具备了这种“认知自觉”，它才真正从一个高级工具，进化为一个能够自我优化的智能实体。
结语：你的下一个战场
AI Agent开发的浪潮已经到来。如果你还只停留在打磨Prompt，那么你很可能在错误的战场上消耗弹药。
从Prompt Engineering到Context Engineering的思维跃迁，是专业AI开发者与业余爱好者的分水岭。
掌握 “写、选、压、隔” 这四大策略，像管理操作系统内存一样去精细化地设计你的Agent信息流，你才能在这场新的革命中，构建出真正健壮、高效、智能的未来应用。
（文：子非AI）