在人工智能代理技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，許多開發(fā)團隊都深陷一系列棘手問題：代理時常出現(xiàn)幻覺輸出、工作鏈中途斷裂、提示詞臃腫不堪，而團隊往往將這些問題歸咎于模型參數(shù)不足，一心寄望于更強大的模型能帶來轉(zhuǎn)機。然而，事實卻并非如此。相關(guān)實踐數(shù)據(jù)清晰地表明，73%的生產(chǎn)環(huán)境故障根源在于糟糕的上下文工程，而非模型本身的局限性。由此可見，想要打造高效、可靠的AI代理，關(guān)鍵不在于追逐GPT - 5這類更先進(jìn)的模型，而在于掌握上下文工程這一核心技術(shù)。它就像是代理智能的“隱藏層”，處于提示詞設(shè)計與大語言模型編排之間，是實現(xiàn)代理精準(zhǔn)思考與高效運作的關(guān)鍵所在。

上下文危機：被忽視的核心問題

在人工智能領(lǐng)域，人們常常熱衷于對基礎(chǔ)模型和工具鏈進(jìn)行深入研究，卻對驅(qū)動所有代理推理的“高速公路”——上下文視而不見。在許多基于LangChain搭建的系統(tǒng)中，存在著諸多不合理的上下文使用現(xiàn)象。開發(fā)人員將冗長的產(chǎn)品手冊和聊天記錄一股腦地塞進(jìn)提示詞，導(dǎo)致代理收到的指令相互矛盾，大量所謂的“上下文”實際上只是毫無價值的噪聲。這樣一來，代理就如同處于一個認(rèn)知垃圾場中，難以正常工作，最終必然導(dǎo)致輸出結(jié)果質(zhì)量低下、決策邏輯混亂、令牌資源浪費以及用戶信任喪失等一系列嚴(yán)重后果。

傳統(tǒng)的系統(tǒng)將上下文視為一個靜態(tài)的混合體，簡單地把指令、歷史記錄和知識堆砌在一起形成提示詞。這種做法就像是把一整套百科全書扔給一個困惑的實習(xí)生，不僅無法幫助其高效完成任務(wù)，反而會使其陷入信息過載的困境。而上下文工程的出現(xiàn)，徹底改變了這種狀況，它將代理轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€具有精準(zhǔn)導(dǎo)向能力的思考者。需要明確的是，上下文工程并非提示詞工程，它是一種針對認(rèn)知過程的信息架構(gòu)設(shè)計，通過科學(xué)合理的組織與管理，讓上下文真正為代理的推理過程提供有效支持。

上下文架構(gòu)的四大支柱

分層上下文架構(gòu)

摒棄平面化的提示詞結(jié)構(gòu)，采用分層認(rèn)知模型是提升代理性能的重要一步。這種分層認(rèn)知模型主要包括以下幾個關(guān)鍵層面：

• 元上下文：涵蓋代理的身份、語氣、角色以及置信度閾值等核心要素，為代理塑造了基本的“人格”和行為邊界。
• 操作上下文：明確任務(wù)目標(biāo)、用戶意圖、可用工具以及各種約束條件，為代理的具體行動提供了清晰的指引。
• 領(lǐng)域上下文：包含行業(yè)特定知識和業(yè)務(wù)規(guī)則，確保代理在特定領(lǐng)域內(nèi)能夠做出符合專業(yè)要求的決策。
• 歷史上下文：是經(jīng)過濃縮的交互記憶，能夠讓代理記住過往的重要信息，實現(xiàn)更連貫的交互。
• 環(huán)境上下文：涉及系統(tǒng)狀態(tài)、實時數(shù)據(jù)饋送和時間感知等內(nèi)容，使代理能夠適應(yīng)動態(tài)變化的環(huán)境。

在實施過程中，可以借助模塊化的上下文組裝器，如LangChain的自定義記憶類，根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜程度加載必要的上下文層。例如，當(dāng)用戶提出“嗨，我需要重置密碼”這樣簡單的請求時，只需加載元上下文和操作上下文即可；而當(dāng)用戶需要“幫助解決保險索賠問題”這類復(fù)雜任務(wù)時，則需要加載所有的上下文層，以確保代理能夠全面、準(zhǔn)確地處理問題。

語義上下文壓縮

如果仍然將完整的文檔直接放入上下文，那么在提升代理性能的道路上已經(jīng)落后了。智能代理并非要閱讀所有信息，而是要對信息的意義進(jìn)行壓縮提煉。具體可以通過以下幾種方式實現(xiàn)：

• 概念提煉：利用 summarizers 或 embeddings 從大量輸入信息中提取核心概念，去除冗余內(nèi)容。
• 漸進(jìn)式上下文加載：僅在必要時擴展上下文范圍，避免初始階段的信息過載。
• 基于嵌入的檢索：將相似的示例進(jìn)行聚類，只加載具有代表性的范例，減少不必要的信息占用。

自適應(yīng)上下文窗口

靜態(tài)的上下文注定無法滿足代理在復(fù)雜場景下的需求，因此需要升級到能夠?qū)崟r動態(tài)修剪的上下文模式。具體策略包括：

• 注意力加權(quán)修剪：在會話過程中實時移除低關(guān)注度的內(nèi)容，確保上下文始終聚焦于關(guān)鍵信息。
• 相關(guān)性衰減：根據(jù)時間推移和主題偏移，降低較舊內(nèi)容的優(yōu)先級，使上下文能夠及時更新。
• 上下文分叉：維持并行的上下文路徑以支持探索性思考，讓代理在面對復(fù)雜問題時能夠從多個角度進(jìn)行分析。

通過這些策略，代理能夠在進(jìn)行遞歸思考的同時，避免內(nèi)存過度膨脹，保持高效的運行狀態(tài)。

元認(rèn)知上下文注入

為認(rèn)知過程增添認(rèn)知能力，直接在提示詞中注入思考模式，是提升代理判斷能力的關(guān)鍵。例如：“如果對響應(yīng)的置信度低于70%，請暫停并向用戶澄清”“對于模糊的意圖，在執(zhí)行工具之前先提出澄清問題”“如果系統(tǒng)狀態(tài)顯示過載，減少響應(yīng)的詳細(xì)程度”。這一環(huán)節(jié)是大多數(shù)框架所缺失的，它使代理具備了判斷能力，而不僅僅是機械地完成任務(wù)。

框架無關(guān)的優(yōu)化：上下文狀態(tài)機

構(gòu)建代理不能僅僅局限于代理本身，更要對其狀態(tài)轉(zhuǎn)換進(jìn)行精心設(shè)計。一個完整的狀態(tài)轉(zhuǎn)換流程通常包括初始化狀態(tài)、發(fā)現(xiàn)狀態(tài)、執(zhí)行狀態(tài)和驗證狀態(tài)，每個狀態(tài)都應(yīng)有量身定制的上下文策略。

在初始化狀態(tài)，應(yīng)提供最少的指令，保持開放式的探索空間，讓代理能夠初步了解任務(wù)的大致方向。進(jìn)入發(fā)現(xiàn)狀態(tài)后，加載常見問題解答和搜索工具，為代理收集更多相關(guān)信息提供支持。到了執(zhí)行狀態(tài)，要減少內(nèi)存占用，最大限度地提高工具的準(zhǔn)確性，確保任務(wù)能夠高效執(zhí)行。而在驗證狀態(tài)，則需要注入先前的交互記錄和日志，對任務(wù)執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行全面、細(xì)致的檢查。

這種狀態(tài)機設(shè)計適用于多種框架，如CrewAI或AutoGen能夠很好地適配，對于LangChain，則可以利用Runnable Sequence和自定義內(nèi)存來構(gòu)建實現(xiàn)。

超越令牌管理的優(yōu)化策略

上下文虛擬化

把上下文虛擬化想象成大語言模型的符號鏈接，能夠有效解決上下文臃腫的問題。不再需要將大量示例直接放入上下文，例如“這里有100個發(fā)票格式的示例……”，而是采用“參考數(shù)據(jù)集：Invoices_v4。使用 schema v2.2 并與客戶 ID 匹配”這樣簡潔的表述。通過這種方式，代理能夠?qū)W會自行引用和獲取所需信息，而不會導(dǎo)致提示詞變得臃腫不堪。

上下文注意力引導(dǎo)

明確告知代理需要關(guān)注的重點內(nèi)容，能夠有效引導(dǎo)模型的注意力分配，且無需進(jìn)行微調(diào)。可以在提示詞或元數(shù)據(jù)中注入類似“[優(yōu)先級]：合規(guī)規(guī)則、客戶不滿指標(biāo)；[次要]：語氣匹配、向上銷售觸發(fā)因素；[背景]：2次以上會話的聊天歷史”這樣的內(nèi)容，使代理能夠清晰地知道在處理任務(wù)時應(yīng)將主要精力放在哪些方面。

上下文鏈優(yōu)化

在涉及多步驟推理的場景中，每個步驟都應(yīng)繼承經(jīng)過清理和轉(zhuǎn)換的上下文，以確保推理過程的準(zhǔn)確性和連貫性。具體包括：

• 上下文繼承：只傳遞必要的信息，去除無關(guān)內(nèi)容，減輕代理的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。
• 上下文轉(zhuǎn)換：將原始輸出轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化輸入，便于后續(xù)步驟的處理和使用。
• 驗證關(guān)卡：防止無用信息向下傳遞，避免錯誤在整個推理鏈中擴散。

在LangChain中，可以通過 Runnable Passthrough 和中間件函數(shù)來實現(xiàn)這些優(yōu)化。

衡量上下文工程的投資回報率

傳統(tǒng)的 metrics 難以全面、準(zhǔn)確地評估上下文工程的效果，因此需要采用上下文感知的關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs）：

• 上下文效率：包括上下文利用率（實際用于生成輸出的令牌百分比）、上下文連貫性得分（上下文塊的語義對齊程度）以及衰減分析（每輪交互的相關(guān)性損失情況）。
• 性能影響：涵蓋令牌效率（每個輸入令牌產(chǎn)生的質(zhì)量）、穩(wěn)定性得分（相同意圖在不同會話中輸出的一致性）以及認(rèn)知負(fù)荷指數(shù)（所包含的不必要信息數(shù)量）。

通過這些指標(biāo)，能夠全面了解上下文工程的實施效果，為進(jìn)一步優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

更智能的上下文工程實施策略

動態(tài)上下文編排

為每個上下文層（身份、任務(wù)、知識、記憶）構(gòu)建模塊化微服務(wù)，再通過一個上下文編排器類來動態(tài)組裝和融合上下文。這種方式能夠輕松與LangChain或自定義代理棧（如Flask）集成，實現(xiàn)上下文的靈活管理與調(diào)度。

上下文記憶架構(gòu)

突破傳統(tǒng)聊天日志的局限，采用結(jié)構(gòu)化的記憶系統(tǒng)，提升代理的記憶能力和信息處理效率：

• 情景記憶：存儲可重用的推理模板，使代理能夠借鑒過往的成功經(jīng)驗。
• 語義聚類：通過 embeddings 對過往案例進(jìn)行分組，便于快速檢索和參考。
• 進(jìn)化跟蹤：監(jiān)測用戶上下文隨時間的變化，使代理能夠更好地理解用戶需求的演變。

可以借助Redis、Pinecone或Postgres等工具實現(xiàn)高效的信息檢索。

多模態(tài)上下文集成

整合非文本輸入，能夠為代理提供更豐富的推理依據(jù)，提升其處理復(fù)雜任務(wù)的能力：

• 圖像：通過CLIP embeddings將圖像信息轉(zhuǎn)化為代理可理解的形式。
• 音頻：結(jié)合Whisper技術(shù)和語氣元數(shù)據(jù)，讓代理能夠感知音頻中的情感和意圖。
• 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：將SQL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本摘要，并與角色化上下文或多模態(tài) schema 框架相結(jié)合，拓展代理的信息處理范圍。

特定框架的優(yōu)化方案

LangChain：架構(gòu)師的游樂場

LangChain 如同樂高 Technic 積木一樣具有模塊化特點，但如果缺乏適當(dāng)?shù)纳舷挛目刂疲苋菀紫萑牖靵y。可以采用以下優(yōu)化方案：

• 使用帶過濾器的對話緩沖記憶：將記憶視為精心策劃的博物館，而非雜亂的閣樓，通過過濾相關(guān)性、時效性和角色等因素，保持代理的敏銳和專注。
• 創(chuàng)建 Runnable Map 按鏈修剪上下文：鏈中的每個步驟并不需要全部信息，利用 Runnable Map 只提供該步驟所需的上下文，有效控制令牌膨脹。
• 用工具包裝器包裝工具防止污染：工具輸出往往存在噪聲，通過包裝器隔離輸出，將清晰的信號注入核心提示詞，就像在生物實驗室中使用手套一樣，確保結(jié)果純凈無污染。

AutoGen：代理蜂巢思維

針對 AutoGen 框架的特點，優(yōu)化方案主要包括：

• 按代理角色劃分上下文：避免讓“營銷實習(xí)生”接觸“財務(wù)日志”，角色特定的上下文使每個代理能夠?qū)Ｗ⒂谧陨砣蝿?wù)，減少認(rèn)知干擾。
• 使用上下文同步器減少共享負(fù)載：AutoGen 代理之間容易過度共享信息，同步器應(yīng)只傳遞必要內(nèi)容，如任務(wù)狀態(tài)、置信度得分或共享記憶鏈接，而非原始提示詞。
• 用防護機制自動解決矛盾：當(dāng)代理之間出現(xiàn)沖突時，應(yīng)用解決邏輯，如多數(shù)共識、求助可信代理或升級至人工介入，防護機制是確保系統(tǒng)穩(wěn)定的關(guān)鍵。

CrewAI：角色扮演策略師

對于 CrewAI 框架，可采用以下優(yōu)化策略：

• 為每個團隊成員分配任務(wù)感知上下文注入器：就像不給黑客和 getaway driver 提供相同簡報一樣，根據(jù)任務(wù)功能為每個團隊成員注入相關(guān)的上下文片段。
• 構(gòu)建上下文繼承樹：子任務(wù)有選擇地繼承父任務(wù)的上下文，定義明確的繼承規(guī)則，例如“繼承業(yè)務(wù)邏輯，但不包括 API 文檔”。
• 在執(zhí)行前運行上下文健康檢查：在團隊行動之前，驗證上下文是否過時、是否存在矛盾以及是否缺少關(guān)鍵任務(wù)變量，就像飛行前的檢查一樣，確保上下文的可靠性。

作為自適應(yīng)智能的上下文工程

當(dāng)前我們所看到的還只是上下文工程的基礎(chǔ)框架，未來還有更廣闊的發(fā)展空間。即將出現(xiàn)的自我優(yōu)化代理能夠?qū)崟r重寫自身的上下文策略，還有即插即用的上下文市場，使代理能夠像樂高積木一樣借用智能。認(rèn)知控制平面將成為管理跨集群代理的全球上下文路由器。靜態(tài)提示詞的時代已經(jīng)結(jié)束，上下文正變得充滿活力，它將成為代理認(rèn)知領(lǐng)域的“Kubernetes”。

打造達(dá)到人類水平的代理，不能僅僅依賴臃腫的提示詞和追逐模型升級。代理智能不僅僅關(guān)乎推理能力，更在于通過精心設(shè)計的上下文流程實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化認(rèn)知。告別雜亂無章的提示詞和臨時拼湊的鏈，我們正邁入一個新的時代，在這個時代里，代理通過精心設(shè)計的認(rèn)知架構(gòu)進(jìn)行推理、適應(yīng)和進(jìn)化。如果想要打造真正能夠協(xié)作、解釋、驗證和擴展的代理，就必須重視上下文工程，而不只是簡單地對其進(jìn)行提示。上下文工程將成為未來AI代理技術(shù)發(fā)展的核心驅(qū)動力，引領(lǐng)著人工智能代理向更智能、更可靠、更高效的方向邁進(jìn)。