上下文工程的本质 大模型推理时的信息来源仅包括参数知识（训练阶段获得，推理阶段不可改）和上下文窗口内容。上下文工程本质是构建大模型的工作记忆，决定其决策时能看到的信息，进而影响行为质量。 与 Prompt Engineering 的区别 Prompt Engineering：关注措辞、格式、few-shot 示例等 “怎么说” 的问题。 上下文工程：关注每轮推理时上下文窗口中 “看到什么”，包括信息的选择、结构排列。 核心差异：Agent 是多轮推理循环（典型任务平均调用 50 次工具），上下文信息不断累积，存在 …
AGENT 的核心矛盾：灵活性 vs 确定性 灵活性来源：模型自主决策，但天然带有不确定性，无法 100% 预测下一步行动。 确定性来源：人定规则，但规则写死会丧失灵活性，无法应对未覆盖情况。 关系：两者是跷跷板关系，无法同时最大化，多数 agent 项目失败源于未明确平衡点。 编程 agent 成功的关键要素 试错成本极低 代码生成结果可通过执行即时验证，错误信息可被 agent 捕获并自主修正，反馈循环为毫秒级，无需人工判断。 对比企业业务场景（如取消订单、发送邮件），试错成本极高，错误可能导致事故，无法通过多…
Agent 评测方法论 Agent 迭代中的问题 常见问题：迭代后 Agent 出现 “降智” 现象，表现为能力退化或极端情况处理失败 核心痛点：缺乏量化评测，导致迭代依赖直觉，问题发现滞后（如用户投诉后才察觉），陷入被动救火循环 Agent 评测的核心逻辑 核心目标：将模糊的 Agent 表现转化为可信赖、可量化的数字评测 与传统大模型评测的差异：Agent 涉及多轮交互（调用工具、修改状态、调整策略），单轮测试失效，中间环节错误易导致任务失败 Agent 评测的核心概念 Task（测试用例）：包含输入和成功标准…
Agent 记忆机制设计 ChatGPT 记忆机制的逆向发现 通过对话实验逆向得出 ChatGPT 的记忆系统未使用向量数据库、RAG、embedding 召回及相似度匹配，而是采用 4 层纯结构化设计。尽管 ChatGPT 是对话产品而非 Agent，但其 memory 设计思路回答了 Agent 记忆系统的核心问题：何时该用检索，何时不该。 不用向量数据库的核心原因 精确调用需求：向量检索是模糊匹配，无法确保关键事实类信息的精准命中。例如用户预算等需精确读取的信息，结构化存储可直接查对应字段，避免歧义。 时间处…
MCP 与 Skill 的区别及关系 MCP 与 Skill 的核心区别 Skill 定义能力：是一组预定义的指令和处理逻辑，告诉 AI 怎么做事，如按规范生成数据分析报告（先区域拆分、算同比环比、按模板输出），与数据来源无关 MCP 定义连接：是标准化开放协议，解决 agent 与外部系统（数据库、网盘、代码仓库等）的通信问题，负责打通通道，支持 agent 实时读取、操作外部资源，且持续在线 类比：Skill 类似菜谱（记录做菜步骤），MCP 类似通向菜市场的路（食材通道），二者缺一不可 为何 Skill 中加…
Agent Skills 概念介绍 Agent Skills（技能）是让 AI 像新员工一样被培训而非编程的概念。它本质是一个文件夹，包含核心的 skill MD 文件、配套脚本、资源和示例，如同为新员工准备的入职培训班，所有需学习的内容整齐存放其中。 三层渐进式加载机制 该机制的核心是渐进式披露：Level 1 仅加载 100 个 TOKEN，相当于只看目录；Level 2 读取完整的技能说明书；Level 3 则按需加载额外资源。这种按需加载方式可告别上下文爆炸，即使复杂技能包也能轻松驾驭，类似查字典时按需查阅…
上下文工程的定义 传统提示词工程关注如何写指令，而上下文工程更进一步，策划哪些信息该进入模型视野，是从写作者到编辑的升级。 Agent 性能下降的核心问题 随着 Agent 运行时间变长，上下文信息量呈指数级爆炸（从几百 token 到几万甚至几十万），这是制约复杂任务的最大瓶颈，根源在于上下文管理失控。 上下文腐败的表现 输入变长导致模型性能下降，且以意外方式崩溃。 模型对信息位置极其敏感：关键信息在开头或结尾表现好，在中间时性能断崖式下降（类似读厚书只记开头结尾）。 连续处理相似任务时陷入模式固化：学习到的是无…
多智能体场景适配和场景 多智能体运行模式 核心特点 适合的业务场景 顺序执行（Pipeline/Sequential） 流程固定、串行执行，前一步输出为后一步输入，无分支无并行 1. 内容生成（规划→写作→润色→发布）； 2. 数据处理（清洗→分析→可视化）； 3. 标准化客服流程； 4. 代码生成流水线（需求→编码→测试→修复） 监督者-工作者（Supervisor-Workers）-- 用的最多 中央监督者调度、分配任务、汇总结果，工作者专注专业任务，强管控、可审计 1. 企业级多专家系统（法律/…
最经典和广为接受的框架来自斯坦福大学学者Russell和Norvig的教科书《人工智能：一种现代方法》。他们根据智能体的理性程度和对环境的表现，将其分为五个等级。 此外，随着大语言模型（LLM）的兴起，也出现了一些新的划分方式来描述基于LLM的智能体。 下面我将结合经典理论和现代发展，为您详细解读智能体的等级 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 一、经典分级（…