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大模型Agent上下文工程—从窗口管理到信号压缩的核心技术.docx
资料介绍
大模型Agent上下文工程——从窗口管理到信号压缩的核心技术
——2026年Agent上下文工程化技术原理、方法与最佳实践
一、引言
上下文工程（Context Engineering）是2026年Agent工程化最核心的技术之一。Anthropic将其定义为"找到能最大化达成目标的、最小的一组高信号Token"。Agent的上下文包含系统规则、当前任务、检索知识、用户历史、长期偏好、工具结果等多层信息，如何高效管理这些信息直接决定Agent的表现和成本。本文系统梳理上下文工程的技术原理、核心方法和工程实践。
二、上下文的组成
2.2 上下文的目标
上下文工程的核心目标是：在有限的上下文窗口内，最大化高信号Token的占比，最小化低信号Token的占比。目标是让模型在某一时刻知道"最需要知道的信息"。
三、上下文管理技术
3.1 滑动窗口
只保留最近N轮对话，丢弃最早的历史。简单的策略，但可能丢失重要的历史信息。
3.2 历史摘要
当对话历史超过阈值时，调用LLM对历史生成摘要，用摘要替换原始历史。摘要保留关键信息，大幅压缩Token消耗。
3.3 选择性保留
根据信息的重要性选择性保留上下文。重要信息（如用户确认的关键决策、工具返回的重要结果）优先保留，次要信息（如问候语、中间步骤的详细输出）优先丢弃。
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