扒完全网最强 AI 团队的 Context Engineering 攻略，我们总结出了这 5 大方法

主要观点总结

文章主要探讨了“上下文工程”（Context Engineering）的概念和实践经验，这是为了提升AI Agent性能和效率的关键。文章总结了五大策略：转移（Offload）、压缩（Reduce）、检索（Retrieve）、隔离（Isolate）和缓存（Cache），以及结合The Bitter Lesson的启示，讨论了如何在模型能力飞速迭代的当下，构建一个真正灵活且高效的AI Agent框架。同时，也提到了一些关于Context Engineering的实践经验和技术细节。

关键观点总结

关键观点1: Context Engineering的概念和重要性

Context Engineering是为了解决AI Agent在工具调用和long horizon reasoning中产生的大量上下文信息，从而提高Agent的性能和效率。其核心在于为Agent提供正确的信息，避免模型能力的下降。

关键观点2: 五大策略

包括转移（Offload）、压缩（Reduce）、检索（Retrieve）、隔离（Isolate）和缓存（Cache）。这些方法旨在优化Agent在处理上下文信息时的效率，同时保持信息的准确性和完整性。

关键观点3: The Bitter Lesson的启示

The Bitter Lesson指出，让机器通过大量数据和计算自主学习比人工教机器如何思考更有效。这启发我们在构建AI Agent时，应该尽量减少结构化，以充分利用模型能力的提升。

关键观点4: 实践经验和技术细节

文章提到了多个实践经验和技术细节，如Manus的缓存策略、Claude Code的简化策略、以及Anthropic的multi-agent架构等。这些实践展示了如何在实际中应用Context Engineering的策略，以及如何避免其中的陷阱和错误。

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