有效的 Context 工程（精读、万字梳理）

主要观点总结

本文介绍了AI Agent的上下文工程，包括其重要性、方法、策略以及总结。文章提到随着AI Agent架构的日益复杂健全，上下文工程的重要性日益凸显。针对AI Agent开展的有效上下文工程策略包括写好系统提示词、即时上下文获取、上下文架构管理等。文章还介绍了Anthropic界定的Agent类型，包括工作流程和Agents，并强调了止损线的重要性，即在决策时要明确当下最需要解决的问题和愿意押注的筹码底线。

关键观点总结

关键观点1: 什么是AI Agent的上下文工程

上下文工程是适应AI Agent架构发展的新概念，旨在找到以最小的tokens集合，最大化引出期望的AI结果。它涉及到系统指令、工具调用、外部数据、对话历史等信息的动态优化。

关键观点2: 上下文工程的策略

有效的上下文工程策略包括写好系统提示词，采用即时上下文获取和上下文架构管理等方法。其中，系统提示词应当清晰、灵活，能够引导模型输出期望的结果；即时上下文获取有助于让Agent像人一样获取上下文信息；上下文架构管理则有助于解决超长程任务的连贯性和目标达成。

关键观点3: Anthropic界定的Agent类型

Anthropic将智能系统分为工作流（Workflow）和智能代理（Agent）。工作流是通过代码预编排好的执行路径的规则流程，而智能代理是可以自主指导执行过程和工具使用的自主系统。

关键观点4: 止损线的重要性

在决策过程中，要明确当下最需要解决的问题和愿意押注的筹码底线，即止损线。这不仅关乎未来的投资，也关乎当下机会的把握。过度忧虑未来而忽视当下机会，是对自己成长的不尊重。