本章小结

本章探讨了 AI 智能体的上下文管理，这是构建自主 AI 系统的核心能力。

关键概念清单

概念	定义
AI 智能体	能够自主规划和执行多步骤任务的 AI 系统
工作记忆	智能体当前任务的即时上下文
状态追踪	维护任务进度和环境状态
反思模块	评估执行结果，支持自我纠错和持续学习
多智能体	多个协作智能体组成的系统
上下文传递	智能体间信息的流动和共享

核心观点

1. 智能体上下文更复杂：长程依赖、状态管理、多源信息

2. 单智能体管理要点：

   • 信息优先级分层

   • 显式状态追踪

   • 执行历史压缩

   • 计划动态管理

3. 多智能体传递原则：

   • 最小必要信息

   • 清晰接口抽象

   • 共享状态管理

   • 协调者模式

4. 记忆支持学习：

   • 多层次记忆系统

   • 从经验中学习

   • 记忆与上下文协作

常见误区

• 误区一：智能体可以记住所有历史 正解：需要压缩和选择性保留

• 误区二：多智能体共享完整上下文 正解：应最小化共享，避免膨胀和干扰

• 误区三：记忆越多越好 正解：需要管理容量，保持质量

实践建议

1. 设计清晰的状态模型：明确追踪什么信息

2. 实现上下文压缩：长任务必须压缩历史

3. 定义智能体接口：规范信息传递格式

4. 建立记忆系统：支持跨会话学习

5. 完善追踪机制：便于调试复杂流程

预告

下一章将讨论生产环境的最佳实践，包括工作流设计、性能优化、可观测性和安全治理。