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@BaiBtw · 2026-10-13 16:15

AI 代理做长任务，得管好每一步喂给它的信息。上下文工程有个核心：用尽量少的高价值信息，把任务交代清楚。 ① 先收拾输入。系统提示词要具体又留有余地；工具功能少重叠、参数别含糊；例子挑有代表性的，别把所有边角情况都塞进去。精简也不等于越短越好，必要信息得留全。 ② 资料按需取。先留文件路径、查询或链接，需要时再读内容。比如分析大数据库，先查局部、看头尾，没必要整库塞进上下文。代价是现场检索更慢，也需要好工具；可以把少量关键资料提前放好，其余再查。 ③ 长任务有三种接力法： - 压缩对话：保留架构决定、未解决的 bug 等，清掉重复输出，适合来回讨论多的任务。压得太狠会丢关键细节。 - 结构化笔记：把进度、依赖和里程碑写在上下文外，后面按需读回，适合迭代开发。 - 子代理：各自深入处理，再交回浓缩结果，适合能从并行探索中受益的复杂研究。 关键是持续筛选当前真正有用的内容。上下文窗口变大，信息污染和相关性问题也不会自动消失。

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