特别是当AI与用户进行多轮对话时，很多时候，我们的智能体似乎会“失控”：忘记了上文的内容，开始输出胡乱的信息，甚至调用了错误的工具或API。
面对这种情形，很多开发者会将问题归咎于模型本身，认为是算法能力不够强，或者是Prompt设计得不好。
然而，经过深思熟虑，我发现问题的根源往往并不在于模型本身，而是在于上下文的管理。
作为一名产品经理，经历了多次AI项目的推进与实践，我越来越意识到，上下文工程（Context Engineering） 是AI Agent成功与否的关键所在。
在这一过程中，如何管理上下文，确保信息流的精确传递，成为了AI应用能否稳定、智能运行的“生死线”。
一、为什么上下文工程至关重要？
在传统的聊天机器人中，我们通常依赖的是“单轮问答”模式。然而，AI Agent的目标往往是完成更为复杂的任务，这就要求它能够理解并记住多轮对话，依赖信息的累计和分析。这一切的核心，都建立在“上下文”的基础上。
但问题随之而来：现代大语言模型（LLM）的上下文窗口是有限的。即使是像200K这样的上下文窗口，也无法容纳所有信息，反而当信息积累过多时，性能往往会下降。这里引发了一个关键的思考：
上下文不等于历史对话的堆砌，而是一个精准的信息供给系统。
因此，如何将海量的信息高效管理，成了AI Agent能否发挥作用的关键。上下文工程的目的就是解决这个问题，它帮助我们让AI Agent变得更加聪明、稳定和高效。
二、上下文工程的四大策略
根据我个人在多个AI产品项目中的经验，以及参考了LangChain、OpenAI前研究员Andrej Karpathy等实践者的总结，我认为上下文工程可以拆解为四大核心策略：
1. 写入（Write）：信息的合理存储
AI Agent不能像人类一样“记住一切”，但它可以通过外部记忆的方式来扩展其能力。例如，我们可以为Agent设计一个草稿本来存储推理过程和中间变量，或者为其设置长期记忆，存储用户偏好和项目状态等持久性信息。
作为AI产品经理，我们需要设计清晰的记忆结构，决定哪些信息该存储，存多久，以及如何高效地检索这些信息。比如，对于电商客服Agent来说，记住用户最近咨询的商品ID是非常有用的，但这条信息三天后应自动清理，以避免记忆占满空间。
2. 选择（Select）：信息的精准筛选
面对大量历史信息，我们不可能一股脑地将所有内容都输入到系统中。信息过载会导致注意力分散，输出质量下降。因此，我们必须从记忆库中检索出最相关的片段，并注入当前对话的背景知识。
作为AI PM，我们需要定义相关性规则，例如“当用户问到‘进度’时，系统应加载最近三次沟通摘要和项目看板链接”来确保响应的准确性和效率。
3. 压缩（Compress）：长文本的浓缩
当上下文即将达到最大容量时，我们必须采取“减法”策略，将冗长的对话浓缩为关键内容。这可以通过摘要、修剪或结构化提取等方式实现，保证AI Agent不会被无关的细节所困扰。
我们可以设计压缩策略，例如“每五轮对话生成一次摘要，旧内容归档”，以避免信息过载。
4. 隔离（Isolate）：任务的分离与隔离
当AI Agent需要处理多个任务时，信息共享可能导致不同任务之间的干扰。为了避免这种情况，我们可以采取多Agent架构，每个子Agent只负责一个独立的任务，拥有独立的上下文环境。
作为AI产品经理，我们需要拆解任务流，比如将“订机票”这一任务分为“查询Agent”、“比价Agent”和“支付Agent”，确保它们各自独立而不互相干扰。
三、上下文工程失败的四大典型场景
尽管上下文工程至关重要，但实际应用中，很多团队并没有做到位。以下是我在实践中遇到的四种典型失败模式：
1. 上下文中毒：错误信息的反复引用
当错误的信息被反复引用时，AI Agent会坚信这些错误的答案，导致决策彻底脱轨。为了避免这种情况，我们需要确保上下文中的信息能够得到及时的修正和更新。
2. 上下文干扰：信息过载导致模型忽略核心内容
过多的历史对话会让模型忽略关键的信息，从而导致响应内容机械化、重复性高。要避免这种情况，我们需要在设计时设置合理的上下文限制和过滤规则。
3. 上下文混乱：信息过载，模型调用无关工具
如果上下文内容过于杂乱，AI Agent可能会调用错误的工具，造成功能失效和成本飙升。通过精确的上下文管理，能够有效避免这种情况。
4. 上下文冲突：新旧信息矛盾
当新旧信息发生冲突时，模型很可能无法做出准确的判断，导致响应不一致，进而引发用户信任危机。这要求我们在上下文管理时，对信息进行严格的筛选和规范化。
四、如何推动上下文工程落地？
作为产品经理，我们不需要亲自编写代码，但必须主导上下文工程的设计和实施。
具体来说，我们可以：
设计“上下文架构图”：明确哪些信息应该存储在上下文中，哪些信息应该存储在外部。规划好记忆结构、检索机制、压缩策略等。
制定“上下文使用规范”：如单次请求的最大token预算、记忆的更新与清理策略、敏感信息的处理流程等。
建立“上下文健康度”监控：通过监控上下文长度、信息召回率等指标，及时发现问题并优化。
推动“渐进式优化”：从最基本的功能做起，逐步增加上下文管理的复杂度，并持续优化。
结语
回顾整个AI Agent的落地过程，上下文工程无疑是产品成功与否的关键。
作为AI产品经理，我们需要清晰理解上下文管理的各个方面，并通过科学的设计和优化，确保AI Agent能高效、稳定地为用户提供智能服务。