2025年AI行业最重磅的新闻之一，莫过于Meta以20亿美金并购AI Agent领域的明星企业Manus。这笔天价交易让整个行业为之震动，也让Manus打造的颠覆性Agent成为焦点。为什么Manus的Agent能获得巨头如此青睐？它背后究竟隐藏着怎样的技术逻辑？近期LangChain创始人Lance Martin与Manus联合创始人、MIT 35岁以下创新者榜单入选者Yichao “Peak” Ji的一场深度对话，揭开了答案，真正的核心竞争力不在于依赖更强大的模型，而在于一套精妙的上下文工程方法。

这场时长一小时的分享在油管收获了超过44000次观看和1300个点赞，在AI社区引发热烈讨论。两位行业大咖围绕AI Agent面临的“上下文爆炸”难题，分享了应对“上下文腐烂”的实战策略，更拆解了Manus在上下文管理上的三大核心方法。对于正在投身AI Agent开发的从业者来说，这不仅是一次技术干货的盛宴，更是一份来自一线实践的行动指南。

AI Agent的致命痛点：上下文爆炸与上下文腐烂

在AI Agent的开发过程中，很多开发者都会陷入一个误区，认为只要选用参数更大、能力更强的模型，就能打造出高效可靠的智能体。但LangChain创始人Lance Martin结合自身丰富的生产经验，一开场就直击要害：未经适当上下文管理的Agent，往往在实际负载下不堪一击。

所谓“上下文爆炸”，是AI Agent在与各类工具互动过程中必然面临的问题。当Agent调用API、数据库或外部实用程序时，每一次交互都会产生大量数据，包括输入信息、输出结果、错误提示和中间状态。这些数据会不断累积到上下文窗口中，随着交互次数的增加，上下文规模会呈指数级增长。久而久之，这些海量信息会超出模型的上下文容量上限，导致模型无法聚焦核心任务，甚至出现逻辑混乱。

更严重的是，这种无节制的上下文增长还会引发“上下文腐烂”。这一问题会直接导致Agent性能下降、运行成本上升和输出结果不可靠。比如Agent可能会在冗长的上下文中原地打转，重复执行无效操作；或者因为上下文信息过于杂乱，遗漏关键指令，产生与预期不符的输出；同时，处理海量上下文也会大幅增加token消耗，让运行成本居高不下。

很多人寄希望于扩展上下文窗口的大模型，比如能处理数百万token的模型，但Lance Martin明确指出，这只能带来暂时的缓解，无法解决根本的低效问题。更大的上下文窗口不仅会增加模型的计算压力，还会降低推理速度，而且依然无法避免上下文信息的冗余和杂乱。

Peak Ji对此深表认同，他分享了Manus的核心理念：上下文工程是应用层与底层模型之间的“边界”。在他看来，过度依赖微调或复杂架构并非明智之举，AI研究中的“The Bitter Lesson”早已揭示，技术进步往往源于计算和数据的扩展，而非人为设计的复杂技巧。因此，与其花费大量精力去重塑前沿模型中已有的能力，不如通过优化上下文管理，让模型充分发挥自身潜力。这一观点也成为Manus上下文工程方法的核心指导思想。

上下文工程三大核心策略：驯服失控的上下文

面对上下文爆炸和上下文腐烂的双重挑战，Manus摸索出了一套相互关联、层层递进的三大核心策略。这些策略并非停留在理论层面，而是经过实战检验的有效方法，更配有具体的示例、代码片段和架构图，兼具易懂性和技术性。

策略一：上下文减少 精简而不失本质

上下文减少是Manus应对上下文增长的第一道防线，核心思路是在不丢失关键信息的前提下，尽可能精简上下文内容。Peak Ji介绍，Manus采用了独特的“双形式”方法来实现这一目标：每个工具输出都会同时生成两个版本，一个是完整详细的原始版本，另一个是紧凑简洁的压缩版本。

紧凑版本的核心作用是去除非必需细节，只保留关键信息。比如在处理冗长文件内容时，不会将全文纳入上下文，而是用文件路径替代；在接收API响应时，会将复杂的返回结果总结为几个关键字段。这种压缩方式最大的特点是“可逆”，当Agent后续需要用到完整信息时，可以通过文件路径或其他引用，随时检索原始数据，从而避免了信息丢失的风险。

为了确保压缩过程的规范性和准确性，Manus引入了基于模式的总结机制。所有工具都需要遵守预定义的模式，比如固定的JSON结构，这些模式会明确指导Agent哪些数据需要保留，哪些数据可以丢弃。同时，Manus还制定了明确的压缩策略：优先保留最近的工具调用信息，因为这些信息与当前任务的关联性更强；而对于较早的工具调用数据，则进行适当总结，减少其在上下文中的占用空间。

不过Peak Ji也特别提醒，总结操作需要谨慎使用。因为过度总结是“不可逆”的，一旦将原始数据压缩为简要概述，就可能丢失潜在的关键细节，甚至引入幻觉。因此，上下文减少的目标不是追求极致的精简，而是在简洁性和信息完整性之间找到平衡，让上下文既紧凑高效，又能忠实反映原始数据的核心内容。

在实际应用中，这种方法能有效控制上下文的增长速度。比如一个需要处理多个文件的Agent，采用“双形式”方法后，上下文窗口中只会保留每个文件的路径和核心摘要，而不会堆积大量文件原文。当Agent需要进一步处理某个文件时，再通过路径调取完整内容，既保证了处理效率，又避免了上下文冗余。

策略二：上下文卸载 外部化繁重工作

如果说上下文减少是“做减法”，那么上下文卸载就是“腾空间”。这种策略的核心是将笨重的数据和复杂的操作移出Agent的即时上下文，通过分层管理的方式，减轻Agent的即时负担。Manus通过构建分层行动空间，将所有工具划分为三个层次，实现了上下文的高效卸载。

第一层是函数调用层，包含原子级、轻量型的操作，比如读/写文件、简单的shell命令等。这些操作的特点是交互过程简单、产生的数据量小，能够快速完成执行，不会给上下文带来太大压力。Agent在处理基础任务时，直接调用这一层的工具，保持交互过程的最小化。

第二层是沙箱实用程序层，在沙箱环境中预安装了各类Linux工具，比如格式转换工具、语音识别工具等。Agent不需要将这些工具的详细描述纳入上下文，而是通过简单的shell命令即可访问。这种方式避免了因为工具描述过于复杂而导致的上下文膨胀，同时沙箱环境也能保证工具执行的安全性和稳定性。

第三层是包/API层，针对复杂任务提供支持。比如需要进行复杂API调用、大规模数据处理等场景时，Agent会通过Python脚本实现集成。这些脚本执行后的结果会被总结提炼，并存储到外部系统中，只有结果的引用信息，比如文件路径，会被纳入上下文。这样一来，复杂任务产生的大量数据就不会占用上下文空间，有效控制了上下文的规模。

这种分层设计不仅解决了上下文膨胀的问题，还避免了“工具过载”。如果将所有工具不分层次地呈现给Agent，Agent可能会被过多的选项迷惑，难以快速找到合适的工具。而分层结构让Agent能够根据任务的复杂程度，快速定位到对应的工具层级，提升了执行效率。

值得一提的是，Manus在状态管理上也有独特的见解。Peak Ji强调，在短暂会话中，基于文件系统的状态管理要优于向量存储。通过grep、glob等简单命令，就能实现对所需数据的快速检索，既减少了延迟，又降低了系统复杂性。这一观点得到了观众的广泛认同，不少评论称赞这种方法“优雅且务实”，避免了盲目追逐向量存储的炒作。

在实际部署中，这种上下文卸载策略展现出了显著优势。比如一个需要进行数据转换、API调用和结果分析的复杂任务，Agent会通过沙箱实用程序层完成格式转换，通过包/API层执行API调用和数据处理，最终只将处理结果的文件路径传入上下文。整个过程中，上下文始终保持简洁，模型能够专注于任务规划和决策，而不是被海量数据淹没。

策略三：上下文隔离 模块化子Agent的协同作战

如果说前两种策略是对上下文“做减法”和“腾空间”，那么上下文隔离就是从根源上遏制上下文蔓延。这种策略的核心是通过模块化设计，将复杂的Agent拆分为多个最小子组件，也就是subagent，每个子组件负责特定的功能，通过明确的通信机制协同工作，从而最小化共享内存，避免上下文的无节制扩散。

Manus将Agent拆分为三大核心子组件：规划器、知识管理者和执行器。规划器负责高层策略制定，明确任务的整体目标和执行步骤；知识管理者专注于数据处理，包括信息的存储、检索和整理；执行器则负责具体的行动执行，比如调用工具、执行命令等。这种分工明确的模块化设计，让每个子组件都能聚焦自身职责，避免了因功能混杂导致的上下文冗余。

为了实现子组件之间的高效协作，Manus采用了“Agent即工具”的范式。subagent就像一个个独立的函数，主Agent可以根据任务需求随时调用。同时，通过约束模式和解码技术，确保子Agent之间的通信规范有序。比如子Agent的输出必须符合预定义的模式，主Agent通过约束解码技术解析这些输出，避免因通信信息不规范导致的上下文混乱。

Peak Ji特别强调，subagent的设计必须遵循“轻量”原则，除非必要，否则应避免全递归结构。全递归会导致子Agent之间的调用关系错综复杂，不仅会增加上下文的共享成本，还会降低系统的稳定性和可维护性。而轻量型的subagent和明确的通信机制，能在保证功能完整性的前提下，最大限度地减少上下文开销。

这种上下文隔离策略带来了两大显著优势：一是提升了系统的可扩展性，当需要新增功能时，只需开发对应的子Agent并接入主系统即可，无需对整体架构进行大规模调整；二是增强了系统的可靠性，单个子Agent的故障不会影响整个系统的运行，同时约束解码技术也能有效提升输出结果的准确性。

在实际应用场景中，这种模块化子Agent架构展现出了强大的灵活性。比如在处理一个复杂的数据分析任务时，规划器会制定详细的分析步骤，知识管理者负责从外部数据源获取数据并进行预处理，执行器则调用相应的分析工具完成计算，最后由规划器整合结果并反馈给用户。整个过程中，每个子Agent的上下文相互隔离，只通过必要的信息交互协同，既保证了效率，又避免了上下文爆炸。

一线实战问答：生产环境中的关键问题与解决方案

一场有价值的技术分享，不仅在于理论方法的拆解，更在于对实际生产问题的回应。在分享的后半部分，两位创始人针对观众提出的高频问题，展开了深入讨论，这些来自一线的实战经验，让上下文工程的方法更具落地性。

沙箱实现：安全与实用的平衡

有观众疑问，Manus的沙箱实用程序层允许Agent执行Linux工具和shell命令，如何确保系统安全，避免恶意操作或意外故障影响主机？Peak Ji给出了明确答案：Manus采用了容器化环境，类似Docker的实现方式。这种容器化设计能构建起一道安全屏障，将沙箱环境与主机系统隔离开来，Agent在沙箱中执行的所有操作都不会直接影响主机。同时，沙箱环境会对资源使用进行限制，避免单个任务占用过多资源导致系统过载。这种设计既保证了工具的灵活使用，又兼顾了系统的安全性。

内存管理：知识存储的精细化控制

在内存管理方面，Manus的做法与传统设置有明显区别。Peak Ji介绍，Manus不会自动将所有交互数据都存储为“知识”，而是采用显式处理的方式。只有在用户明确确认，或者通过集体反馈循环验证为有价值的信息，才会被纳入长期存储，用于Agent的自我改进。这种精细化的内存管理方式，既避免了无意义数据占用存储空间，又能确保存储的“知识”真正对Agent的性能提升有帮助。同时，结合文件系统的状态管理，让短期会话中的数据检索更加高效，减少了不必要的延迟。

模型选择与工具配置：效率优先

针对模型选择的问题，Peak Ji建议优先考虑前沿模型的KV缓存效率。KV缓存是大模型提升推理速度的关键技术，高效的KV缓存能让模型在处理上下文时更快速地提取关键信息，减少冗余计算。在工具配置方面，他强调要避免一次性向Agent呈现所有工具，而是采用动态工具选择机制。根据任务的类型和当前上下文，只向Agent展示相关的工具选项，这样既能降低Agent的决策难度，又能减少工具描述带来的上下文负担。

防护栏与评估：聚焦端到端性能

在Agent开发中，如何设置防护栏避免Agent出现越界行为？Peak Ji表示，模式强制是核心手段。通过让工具输出和子Agent通信都遵循预定义模式，能有效约束Agent的行为边界，避免出现不符合预期的操作。在评估体系上，Manus更关注端到端的整体性能，而不是孤立评估单个组件的表现。因为上下文工程是一个系统性工程，单个组件的优化并不一定能带来整体性能的提升，只有从实际使用场景出发，评估Agent完成任务的效率和准确性，才能真正反映系统的价值。

避免过度工程：简单即是高效

有观众询问是否会采用强化学习（RL）来优化Agent的上下文管理，Peak Ji的回答出人意料却又在情理之中。他警告不要陷入RL的复杂性陷阱，更青睐简单、模型无关的设计。在他看来，强化学习需要大量的标注数据和复杂的训练过程，而且移植性较差，一旦更换模型，可能需要重新进行训练。而Manus的上下文工程方法，不依赖特定模型，通过减少、卸载和隔离三大策略，就能实现上下文的高效管理，这种简单直接的方式反而更具实用性和可扩展性。这一观点也呼应了分享的核心主题，即不要过度依赖复杂的技术手段，而是要回归问题本质，通过简洁有效的方法解决核心痛点。

这些来自一线的问答，让Manus的上下文工程方法更加立体丰满。观众在评论区纷纷表示，这场分享“信号超强”，两位创始人毫无保留的分享让自己受益匪浅，尤其是对沙箱实现、内存管理等实际问题的解答，解决了自己在开发过程中遇到的困惑。

实践者的感悟：AI Agent的创新之道在上下文工程

这场深度对话之所以能引发如此强烈的反响，不仅仅是因为分享的技术干货足够硬核，更在于它为AI Agent的开发提供了一种全新的思维方式。在很多开发者还在追逐更大模型、更复杂架构的时候，LangChain和Manus的实践告诉我们，真正的创新往往隐藏在应用与模型的交汇点，也就是上下文工程。

对于AI Agent而言，模型是基础能力的载体，但上下文是模型发挥作用的舞台。一个混乱无序的上下文环境，即使是最强大的模型也无法发挥出真正的实力；而一个经过精心设计的上下文管理体系，能让普通模型也能展现出高效可靠的性能。这也正是Manus的Agent能够脱颖而出，获得Meta天价并购的核心原因。

这场分享给开发者带来的最大启示，是要学会“信任模型”。Peak Ji反复强调，前沿模型已经具备了强大的基础能力，开发者不需要再通过复杂的工程设计去重塑这些能力，而是要通过优化上下文，为模型创造更好的发挥环境。过多的人为干预和复杂设计，反而可能限制模型的潜力，导致画蛇添足。

同时，上下文工程的三大策略也传递出一种“极简主义”的技术哲学。无论是精简上下文、卸载繁重数据，还是隔离模块化组件，核心都是通过简化系统复杂度，提升整体效率。在AI技术快速迭代的今天，很多开发者容易陷入“技术堆砌”的误区，认为引入的技术越复杂，系统就越先进。但Manus的实践证明，真正先进的技术，是能用最简单的方法解决最核心的问题。

对于正在投身AI Agent开发的从业者来说，这场分享更是一份宝贵的行动指南。它告诉我们，在开发过程中，不能只关注模型的选择和功能的实现，更要重视上下文的管理。通过减少冗余信息、卸载沉重数据、隔离模块化组件，能够有效解决上下文爆炸和上下文腐烂的问题，打造出高效、可靠、生产就绪的Agent。

把握AI时代的先机：学习大模型从上下文工程开始

在人工智能迅猛发展的今天，AI Agent已经成为推动产业变革的重要力量。随着技术的不断成熟，越来越多的岗位将被AI Agent重塑，这也意味着整个社会的生产效率将迎来质的飞跃。但具体到个人，机遇与挑战并存。正如互联网、移动互联网时代的规律一样，最先掌握核心技术的人，将会比晚掌握的人拥有更大的竞争优势。

作为在一线互联网企业工作十余年的从业者，我见证了无数技术变革带来的行业洗牌。在这个过程中，我深刻体会到，对于新技术的学习，最关键的是要抓住核心逻辑，而不是盲目追逐表面热点。AI大模型的学习也是如此，很多人沉迷于模型参数、训练方法等底层技术，却忽略了上下文工程这样直接影响应用落地效果的核心环节。

从LangChain和Manus的分享中可以看出，上下文工程已经成为AI Agent开发的核心竞争力。对于开发者而言，掌握这套方法，不仅能提升自身的技术实力，更能在实际项目中打造出更具竞争力的产品。无论是职场晋升还是创业创新，这都是不可或缺的重要能力。

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AI时代的浪潮已经来临，上下文工程只是AI Agent技术的一个缩影。在这个充满机遇的时代，只有保持持续学习的心态，抓住技术的核心逻辑，才能在变革中立足。正如Peak Ji所说，上下文工程是应用与模型的交汇点，也是真正的创新所在。希望每一位AI开发者都能深入理解这套方法，在AI Agent的赛道上实现自己的价值，把握住属于自己的时代机遇。