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律师网站建站,网络广告是较为常见的一种网络营销方式,如何创造一个网站,手机端网站思路简介 文章揭示了AI智能体面临的上下文腐烂问题#xff0c;即随着任务进行#xff0c;上下文信息不断增加导致模型性能下降。LangChain与Manus团队提出五大解决方案#xff1a;卸载(存外部文件)、缩减(压缩优先)、检索(按需唤醒)、隔离(多智能体分工)和缓存(避免…简介文章揭示了AI智能体面临的上下文腐烂问题即随着任务进行上下文信息不断增加导致模型性能下降。LangChain与Manus团队提出五大解决方案卸载(存外部文件)、缩减(压缩优先)、检索(按需唤醒)、隔离(多智能体分工)和缓存(避免重复计算)。强调应简化架构信任模型能力通过文件系统等工具实现健康记忆管理让AI记住关键信息忽略噪音从而保持高效精准的运行状态。一句话总结当AI智能体越用越慢、开始“失忆”不是模型不行而是它的“记忆”乱了。本文揭秘LangChain与Manus两位顶尖团队如何用五大策略驯服失控的上下文让智能体始终保持清醒、高效、精准。一、警报拉响你的AI正在“失忆”你有没有遇到这种情况智能体一开始思路清晰但跑着跑着就开始重复、啰嗦、胡言乱语调用几次工具后它突然忘了自己要干什么明明给了正确信息它却视而不见。这不是模型“变笨”了而是它被自己的“记忆”压垮了——这就是当前AI智能体面临的最大隐患上下文腐烂Context Rot。 什么是上下文腐烂简单说智能体记得太多反而不会思考了。每次调用工具、生成思考、接收反馈这些内容都会不断追加到它的“聊天记录”里。一个任务跑几十上百步上下文动辄几十万Token模型的注意力被稀释关键信息被淹没最终导致性能断崖式下降。Anthropic的研究显示当上下文超过200k Token时模型就开始出现明显退化。而Manus的实际数据显示一个典型任务平均需要50次工具调用——这还只是中等复杂度任务。这就形成了一个死循环智能体越聪明做的事越多 → 上下文越长 → 模型越卡 → 行为越蠢怎么破答案就是上下文工程Context Engineering。二、上下文工程给AI做“记忆力管理”如果说“提示工程”是教AI怎么说话那“上下文工程”就是教它怎么记住重要的事忘记无关的噪音。它不是单一技术而是一套系统方法论。LangChain和Manus总结出了五大核心策略堪称当前最实用的“满分作业”。✅ 策略1卸载 —— 把记忆存进“外接硬盘”不是所有信息都得留在脑子里。该存文件就存文件别塞在上下文里。比如网页搜索结果太长存成search_result.html只留一句“已保存搜索结果至文件”。读取大文件保留路径/data/report.txt内容不放上下文。需要时再通过路径读取既节省Token又保证信息不丢。 实战建议把文件系统当成你的“外接硬盘”随时存取轻装上阵。✅ 策略2缩减 —— 压缩 vs 总结别搞混了很多人一上来就“总结”结果丢了关键细节。Manus的做法更聪明先压缩再总结。 压缩可逆删掉能重建的信息文件写入后删掉内容只留路径工具调用成功删掉冗余日志只留状态。这些信息随时可以“恢复”相当于无损压缩。 总结不可逆最后手段慎用只有当上下文快撑爆时才用。而且Manus有个狠招先完整存档再总结确保万不得已还能翻旧账。 关键洞察“你永远不知道哪一步操作会在十步后突然变得重要。”所以能不丢就不丢能可逆就不不可逆。✅ 策略3检索 —— 需要时才“唤醒”记忆与其让AI背下所有历史不如让它“按需查询”。Manus的做法很务实不搞复杂的向量数据库直接用grep、glob在沙盒文件系统里搜用户明确说“记住这个”才存入长期记忆。简单、高效、可控。 类比就像你不需要记住所有微信聊天记录但可以用关键词搜出来。✅ 策略4隔离 —— 多智能体各管一摊复杂任务怎么办拆用多个子Agent分工协作每个只负责一块上下文互不干扰。Manus借鉴Go语言哲学“不要通过共享内存来通信而要通过通信来共享内存。”具体分两种模式模式适用场景特点通信模式任务简单只关心结果主Agent发指令子Agent轻装上阵共享模式任务复杂依赖中间过程子Agent能看到完整上下文但成本高⚠️ 提醒共享上下文会预加载大量数据浪费Token非必要不用。✅ 策略5缓存 —— 别让AI重复“烧脑”有些计算很耗资源比如解析大文件、执行复杂脚本。如果结果没变就别每次都重来。Manus会缓存高频操作的结果下次直接调用省时省力。 类比你查过一次“北京到上海多少公里”下次还会再算一遍吗三、Manus的杀手锏分层动作空间除了上下文管理Manus还有一个颠覆性设计分层动作空间。传统做法是把所有工具都注册成“函数调用”结果越堆越多模型容易混淆。Manus把它分成三层清晰有序️ 第一层原子操作函数调用读写文件、执行命令、获取时间等基础操作。数量少边界清模型不容易搞混。 第二层沙箱工具命令行在独立沙盒中运行CLI工具比如ffmpeg转视频格式sox处理音频自定义MCP工具输出可以直接写文件不塞上下文。 第三层代码包与API写Python脚本调用外部库或API适合大数据分析、金融计算等重任务数据处理在沙盒内完成只返回结果。 核心思想从模型角度看所有操作最终都是“函数调用”。比如“运行shell命令”是一个函数“读文件”也是一个函数。这样既保持接口简洁又避免上下文爆炸。四、最重要的经验别过度工程相信模型最后Peak分享了一个反直觉但极其重要的观点我们最大的进步不是加了什么牛逼功能而是删了很多东西。回顾Manus的发展每一次简化架构系统反而变得更快、更稳、更聪明。他们发现很多中间层、抽象层其实没必要模型本身的能力在快速进化越复杂的工程越容易出问题。✅ 正确姿势少做加法多做减法少折腾多信任。上下文工程的目标不是让模型适应复杂的系统而是让系统适应模型的天然能力。五、给开发者的实战建议别急着微调先用通用大模型 上下文工程性价比更高。优先压缩慎用总结能可逆就不不可逆。善用文件系统它是你最好的“外挂存储”。结构化输出让AI填表单比自由发挥更可靠。定期重构每隔一两个月回头看能不能更简单评估阈值实测你的模型在多少Token开始“腐烂”作为触发机制。六、结语让AI记住该记的忘记该忘的真正的智能不在于记住一切而在于知道什么值得记住。上下文工程的本质是帮AI建立一种“健康的记忆习惯”——该存的存该删的删该查的查该分的分。不必追求完美架构也不必迷信最新技术。从简单的卸载和压缩开始逐步迭代信任模型回归本质。这才是通往强大AI智能体的真正捷径。七、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】