文章讨论了Agent执行长任务时面临的上下文爆炸问题及其解决方案。为解决上下文过长导致的成本上升和"上下文腐烂"问题，上下文工程应运而生，包含三大支柱：卸载（将上下文移至外部存储）、缩减（通过压缩和摘要减小上下文）、隔离（使用独立上下文窗口）。行业共识是采用极简函数调用层配合庞大外部文件系统与脚本库的架构，平衡无限能力扩展与有限上下文窗口的矛盾。

Agent的本质是在一个循环中调用工具的LLM：模型调用工具，工具返回观察结果，这个过程不断循环。在执行长任务时，这个简单的循环会带来一个巨大的挑战：上下文爆炸。一个典型任务平均需要50次工具调用，生产级Agent的对话轮次可能长达数百轮。

这意味着模型在每一步决策时都必须处理之前所有轮次的工具结果，导致成本和延迟急剧膨胀。更致命的是，它会引发**“上下文腐烂 (Context Rot)”**问题——上下文越长，模型在长距离推理和精确回忆方面的能力就越差。

为了解决Agent天然产生巨量上下文与模型性能下降的矛盾，**“上下文工程”**应运而生。其目标是用恰到好处的、下一步所需的正确信息来填充上下文窗口。这门技术可以被提炼为三个核心支柱：

1. 卸载 (Offload): 将上下文从LLM的窗口中移动到外部存储，以便后续选择性地检索。
2. 缩减 (Reduce): 减小每一轮传递给模型的上下文大小。
3. 隔离 (Isolate): 为不同的独立任务使用单独的上下文窗口。

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支柱一：卸载 (Offload)

卸载策略已从“卸载数据”进化到了“卸载工具”。

卸载数据的核心是赋予Agent一个文件系统，让它可以在长任务中保存和回忆信息。例如，为对抗“目标漂移”，Agent可将计划写入文件，在执行子任务后再读回以确保不偏离目标。另一个应用是“跨会话记忆”，允许Agent在多次调用间持久化存储用户偏好。

卸载工具则是一种更深刻的进化。当工具过多时，全部放入Prompt会导致模型混淆和Prompt臃肿。解决方案是保持函数调用层的极简，只保留少数原子工具（如bash和文件操作），将绝大多数“动作”卸载为文件系统中的“脚本”。这已成为业界共识，顶级Agent的原生工具集都非常少。

该策略的最终演进是**“渐进式披露 (Progressive Disclosure)”**。即无需在开始时就将所有脚本告知模型。例如，Agent启动时只加载脚本文件的标题，当决定使用某技能时，再用bash工具去完整读取其内容，从而实现按需加载。

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支柱二：缩减 (Reduce)

缩减上下文大小主要通过两种技巧实现：

**压缩 (Compaction)**是一种可逆操作。当工具结果变得陈旧时，可将其完整内容卸载到文件，并在消息历史中用一个指向该文件的“指针”来替换它。这样，Agent未来仍可以100%恢复原始信息。

**摘要 (Summarization)**是一种不可逆操作。通常只在压缩收益变小或上下文接近极限时才启用。执行摘要时，应优先使用结构化Schema（如填表）而非自由格式，以保证关键信息不丢失。

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支柱三：隔离 (Isolate)

隔离策略通过为不同任务使用独立的上下文窗口（即子Agent）来实现，主要有两种信息同步模式：

模式一：通过通信 (By Communicating)。主Agent向子Agent传递简短指令，子Agent在隔离的干净上下文中完成任务并返回最终结果。此模式适合可被清晰切分的简单任务。

模式二：通过共享上下文 (By Sharing Context)。子Agent被允许访问父Agent的完整上下文历史，但在新的System Prompt下行动。这种模式能处理复杂任务，但代价是更换System Prompt导致KV缓存失效，成本昂贵。

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行业共识：趋同的系统架构

顶级生产级Agent正在趋同于一个共同的、经过实战检验的架构。这个架构的核心是：一个极简的、原子的函数调用层，加上一个庞大的、可供探索的外部文件系统与脚本库。

这套架构是行业为了平衡“无限的能力扩展”与“有限的上下文窗口”这一核心矛盾而共同演进出的最优解。它将上下文工程从一系列零散的技巧，提升为了一套完整、严谨的系统设计哲学。

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