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在構(gòu)建智能Agent時(shí)，很多團(tuán)隊(duì)常常將回答不準(zhǔn)確、信息混亂等問題歸咎于模型能力不足。然而，真正的根源可能在于上下文管理不善。

很多團(tuán)隊(duì)在做Agent的時(shí)候，可能會(huì)出現(xiàn)回答飄、信息混亂、工具頻繁誤調(diào)用——體驗(yàn)爛，效果差。通常簡(jiǎn)單把問題歸咎于模型能力或參數(shù)不夠。

但可能過錯(cuò)怪了模型。真正的元問題往往在于上下文管理。當(dāng)信息在長(zhǎng)任務(wù)中被錯(cuò)誤地、冗余地或混亂地寫入模型窗口，哪怕最強(qiáng)的模型也會(huì)表現(xiàn)糟糕。

下面用「 Injob AI 寫簡(jiǎn)歷」這個(gè)實(shí)踐，從問題、成因、案例到可落地的工程策略，給出一套系統(tǒng)化的策略方案。

什么是“上下文”？為什么它會(huì)決定 Agent 的表現(xiàn)

上下文 = 模型在一次調(diào)用中能“看到”的所有 token（包括歷史對(duì)話、狀態(tài)、工具返回等）。當(dāng)這些信息被“污染”、“過載”或“混淆”時(shí)，Agent 的判斷、檢索和工具調(diào)用都會(huì)失準(zhǔn)。

在長(zhǎng)任務(wù)執(zhí)行中，常見的三大核心挑戰(zhàn)：

1、上下文污染：不相干或錯(cuò)誤信息混入當(dāng)前會(huì)話/狀態(tài)，導(dǎo)致后續(xù)生成被“臟數(shù)據(jù)”污染。

以簡(jiǎn)歷為例：用戶上傳了三個(gè)歷史版本的簡(jiǎn)歷和多個(gè)崗位信息，Agent/大模型 在重寫“項(xiàng)目經(jīng)歷”時(shí)把不同版本的描述混合，出現(xiàn)自相矛盾或夸大事實(shí)的條目。

2、上下文過載：對(duì)話／文檔極長(zhǎng)（如 >10萬 token）時(shí)，模型性能驟降，重要信息被“稀釋”或丟失。

以簡(jiǎn)歷為例：長(zhǎng)期與用戶交互記錄、歷史面試反饋、職位 JD、行業(yè)模板全部堆在一起，模型無法穩(wěn)定找到“當(dāng)前目標(biāo)職位的關(guān)鍵約束”，導(dǎo)致簡(jiǎn)歷不能準(zhǔn)確對(duì)齊 JD。

3、工具混淆：當(dāng)系統(tǒng)可用工具很多（例如幾十個(gè)以上）且沒有嚴(yán)格的工具注冊(cè)與選擇機(jī)制時(shí)，工具調(diào)用的準(zhǔn)確率和效率會(huì)顯著下滑。

可落地的四個(gè)策略（Write / Select / Compress / Isolate）

1）寫入策略（Write）——把“重要的中間結(jié)果”保存到對(duì)的地方

目標(biāo)：避免把所有中間產(chǎn)物一股腦塞進(jìn)主對(duì)話窗口。

實(shí)踐要點(diǎn)：

• 動(dòng)態(tài)加載：為每條長(zhǎng)任務(wù)維護(hù)獨(dú)立的草稿文檔，關(guān)鍵狀態(tài)寫入短期記憶中，而不是混合在上下文。在Injob實(shí)踐中，每次簡(jiǎn)歷生成獨(dú)立draft（id+meta），每次對(duì)話時(shí)主動(dòng)更新，保證agent知道當(dāng)前最新的簡(jiǎn)歷是什么。
• Checkpoint：階段性把穩(wěn)定結(jié)果寫成checkpoint（例如JSON+元數(shù)據(jù)），并只把checkpoint的摘要放入主上下文。

2）選擇策略（Select）——只裝載最關(guān)鍵的信息

目標(biāo)：突破“全量加載”的思維，用檢索/重排把關(guān)鍵信息動(dòng)態(tài)裝入模型窗口。

實(shí)踐要點(diǎn)：

• 重要性評(píng)分：為歷史片段計(jì)算importance=f(recency,mention_count,task_relevance)，只保留top-K。
• 分層檢索：先用向量檢索拿到候選，再用輕量語(yǔ)義打分器重排（Reranker）。
• 時(shí)間與角色加權(quán)：越新的信息權(quán)重越高。

3）壓縮策略（Compress）——在失效前把歷史“摘要化”

目標(biāo)：當(dāng)上下文占用逼近窗口上限時(shí)，自動(dòng)壓縮、丟地部分舊歷史，保持信息密度。

實(shí)踐要點(diǎn)：

• 觸發(fā)閾值：例如當(dāng)token使用率接近窗口的90–95%時(shí)觸發(fā)壓縮（可配參數(shù)化）。
• 多層摘要：先做抽取式保真摘要（保留關(guān)鍵片段），再做生成式壓縮（把同類歷史合并成一段精簡(jiǎn)描述）。
• 可驗(yàn)證壓縮：保留原段落指針和“恢復(fù)索引”，以便必要時(shí)回溯并展開（tradeoff的可控性）。

InjobAI寫簡(jiǎn)歷中：用戶 20 次迭代后會(huì)話超長(zhǎng)，系統(tǒng)把前 10 次迭代壓縮成“摘要 + 關(guān)鍵信念列表”，適當(dāng)丟棄部分不重要信息。

4）隔離策略（Isolate）——架構(gòu)層面的“沙箱化”與工具治理

目標(biāo)：用架構(gòu)把不同職責(zé)分開、把工具能力明確定界，防止交叉污染與誤調(diào)用。

Injob AI實(shí)踐要點(diǎn)：

三元架構(gòu)：對(duì)話（Conversation）— 計(jì)劃（Plan）— 執(zhí)行（Execute）

• 多Agent沙箱（多進(jìn)程/多服務(wù)）：每個(gè)子任務(wù)（規(guī)劃、執(zhí)行、驗(yàn)證）運(yùn)行在獨(dú)立運(yùn)作的agent，只通過結(jié)構(gòu)化事件總線交換必要數(shù)據(jù)。共享部分記憶，不是全部的上下文，保證每個(gè)agent關(guān)注核心的事情。
• 核心想法：把整個(gè)“寫簡(jiǎn)歷”流程拆成多個(gè)角色（對(duì)話agent/計(jì)劃agent/執(zhí)行agent/校驗(yàn)agent）并在沙箱中彼此隔離，避免數(shù)據(jù)流互相污染。Manus、smolagents等系統(tǒng)說明了多-agent與沙箱執(zhí)行的可行性與挑戰(zhàn)。

結(jié)語(yǔ)

要把 Agent 從“偶爾好用”變成“可預(yù)測(cè)可靠”，工程化的上下文管理比盲目換模型更加劃算。建議按短中長(zhǎng)期清單逐步推進(jìn)：先做選擇與寫入的低成本改造，再引入壓縮與隔離。