【Agent 上下文工程】高质量上下文应该怎么组织？从稳定前缀到历史压缩

📋总体概括

这是一期关于Agent上下文工程的技术解读内容，针对多轮对话中Agent重复调用工具、遗忘约束、偏离目标等问题，提出从信息组织方式入手而非只归咎于模型。核心方法是将上下文按变化频率拆分为恒定层、能力层、会话层、轨迹层和易变层五层，遵循稳定内容前置、历史持续追加、当前状态靠后的原则；同时通过提炼、分页、文件化处理工具结果，用滑动窗口、分段压缩和子Agent隔离控制历史增长。内容还澄清了缓存命中不等于信息被有效利用、上下文压缩需保留目标与硬约束而非简单删减两大误区。