模块 3Context、RAG 与 Memory

Context Engineering

Context 是运行时视图，不是数据仓库

  • 由当前目标、状态和权限动态投影
  • 信息存在不代表应该进入当前请求
  • 每段上下文都应有来源、时效和信任级别
  • 最终 Context 必须可在 Trace 中解释

建立上下文来源清单

稳定指令

  • 系统政策
  • Agent 能力与 Tool 契约

会话与运行状态

  • 近期消息
  • 任务计划
  • 已执行动作

检索和记忆

  • 企业知识
  • 用户偏好
  • 历史经验

外部观察

  • Tool 结果
  • 其他 Agent 输出
  • 环境事件

组装是一条有策略的流水线

  • 按身份和任务先过滤不可见信息
  • 召回候选并去重、聚类、排序
  • 为关键指令、证据和输出预留预算
  • 按模型输入协议序列化并保留引用映射

预算不只看总 Token

  • 为不同信息类别设置软硬额度
  • 关键约束避免埋在中间
  • 相关性、时效、权威性和任务阶段共同决定保留
  • 输出和 Tool 参数必须预留空间

压缩必须显式管理信息损失

  • 裁剪、抽取、摘要、结构化归并和 Artifact 引用
  • 身份、金额、时间、决策、未完成事项和引用不能被自由改写
  • 保留原文指针、摘要版本和生成依据
  • 摘要累积漂移时回到原始记录重建

Context 污染与冲突处理

  • 外部文档和 Tool 输出按数据而非指令处理
  • 同一事实冲突时比较来源权威性和时间
  • 用户偏好不能覆盖安全和业务政策
  • 跨任务、跨租户和跨 Agent 上下文隔离

用消融和扰动验证上下文价值

  • 移除某类上下文观察质量变化
  • 注入干扰项和冲突事实
  • 比较质量、延迟、成本和方差
  • 记录每次失败是缺信息、错信息还是过量信息