7.5 隔离策略案例分析
本节探讨上下文隔离在复杂系统中的应用，展示如何通过隔离解决干扰、安全和稳定性问题。
7.5.1 案例一：多角色扮演游戏系统
场景描述
一个 AI 驱动的 RPG 游戏，包含 DM（地下城主）、NPC A（商人）、NPC B（强盗）等多个角色。系统需要根据玩家的行动，让正确的角色做出反应。
挑战
角色混淆：LLM 容易搞混当前是在扮演 DM 还是 NPC。
信息泄漏：NPC 不应该知道 DM 的上帝视角信息（如宝箱位置）。
解决方案：严格的角色上下文隔离
架构设计：每个角色拥有独立的 Session 和 System Prompt。
路由层（Router）：
接收玩家输入。
DM 代理先判断当前场景涉及哪些 NPC。
分发消息给特定的 NPC 代理。
独立上下文构建：
DM 上下文：包含世界设定、剧情大纲、所有物体位置。
NPC A 上下文：包含商人性格设定、当前持有物品、对玩家的好感度。（严禁包含宝箱位置）
对比
未隔离：所有信息塞入一个 Context，让 LLM 扮演所有角色。
结果：商人可能会说“我也许能把那边的宝箱钥匙卖给你”，暴露了不知情的信息。
隔离后：每个 Agent 只能看到自己视角的知识。
结果：商人表现得更真实，不知道就是不知道，符合角色设定。
7.5.2 案例二：企业级数据分析助手
场景描述
企业内部助手，既能回答 HR 政策问题，又能查询销售数据。
挑战
权限越界：普通员工询问销售数据时，助手不应回答。
指令注入风险：用户可能试图通过 prompt injection 让助手忽略安全规则。
解决方案：沙盒隔离与标签封装
任务分类：使用微型分类器将用户 Query 分为
HR_QUERY,SALES_QUERY,GENERAL_CHAT。沙盒执行：
如果是
SALES_QUERY，调用专门的 Sales Agent。该 Agent 的 System Prompt 包含严格的 SQL 生成限制，且其数据库权限是只读的。如果是
HR_QUERY，调用 HR Agent，其知识库仅限于员工手册。
标签封装防护：
在 System Prompt 中，将用户输入强制包裹在
<user_input>标签中处理。
效果
通过将敏感的数据库操作隔离在独立的 Agent 中，即使通用聊天 Agent 被攻破，攻击者也无法接触到数据库工具，极大地提高了系统的安全性。
7.5.3 案例三：复杂任务流编排
场景描述
一个“自动写书”的 Agent，流程包括：选题 -> 大纲 -> 撰写 -> 润色。
挑战
上下文污染：润色阶段如果在上下文中包含了选题时的头脑风暴（包含很多被废弃的烂点子），LLM 可能会把废弃的想法写进最终正文中。
解决方案：阶段性上下文清洗
每个阶段结束后，执行上下文“重置与传递”：
阶段 1：选题
Context: 市场热点、头脑风暴。
Output: 确定的书名和核心主题。
阶段 2：大纲
Context Input: 仅传入阶段 1 的 Output（书名+主题）。丢弃头脑风暴过程。
Action: 生成章节目录。
Output: 详细大纲。
阶段 3：撰写第一章
Context Input: 书名 + 详细大纲 + 本章目标。
Output: 第一章草稿。
价值
通过在阶段之间清洗上下文，确保每个步骤的输入都是纯净的、与当前任务高度相关的。这不仅减少了 Token 消耗，更防止了过时信息的干扰，显著提升了生成内容的连贯性和质量。
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