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网站自动跳转怎么办,医院网站建设策划书,郑州管家网站托管,库尔勒网站建设哪家专业2025年12月4日#xff0c;Google发布了Context Engineering理念#xff0c;将上下文从字符串拼接提升为编译视图#xff0c;基于Agent Development Kit (ADK)框架#xff0c;通过分层存储、管道处理、作用域控制解决生产级Agent的核心瓶颈。1 上下…2025年12月4日Google发布了Context Engineering理念将上下文从字符串拼接提升为编译视图基于Agent Development Kit (ADK)框架通过分层存储、管道处理、作用域控制解决生产级Agent的核心瓶颈。1 上下文管理从边缘细节到核心瓶颈 ▸▸Agent开发的范式正在快速演进从单轮聊天机器人原型到部署复杂的自主Agent处理长时程任务——自动化工作流、深度研究、维护复杂代码库。2023年OpenAI营收10亿美元出头2024年37亿Google在ADK框架中发现随着Agent运行时间增长需要追踪的信息量呈指数爆炸聊天历史、工具输出、外部文档、中间推理过程。主流解决方案依赖更大的上下文窗口但简单地给Agent更多空间粘贴文本不可能是唯一的扩展策略。问题出在哪上下文管理从未被当作独立的系统来设计。早期Agent框架隐含假设单一窗口足够将上下文当作可变字符串缓冲区处理。Google Tech Lead Hangfei Lin在12月4日的博客中提出构建生产级Agent需要新的学科——Context Engineering将上下文作为具有独立架构、生命周期和约束的一等公民系统。基于ADK在复杂单Agent和多Agent系统的扩展经验Google设计并演化了完整的上下文栈来支撑这一理念。2 三重压力下的范式转变 ▸▸朴素的模式——将所有内容追加到一个巨大prompt中——在三重压力下崩溃。成本和延迟螺旋上升模型成本和首token时间随上下文大小快速增长将原始历史和冗长工具负载塞入窗口使Agent变得极慢且昂贵。信号退化现象严重上下文窗口被无关日志、过时工具输出、废弃状态淹没模型开始专注于过去的模式而非即时指令ADK团队发现必须最大化相关信息密度才能确保稳健决策。物理限制终将显现现实工作负载涉及完整RAG结果、中间产物、长对话轨迹最终会溢出最大的固定窗口。向问题投入更多token可以争取时间但改变不了曲线形状。原本以为扩大窗口就能解决问题深入后才发现需要改变上下文的表示和管理方式而不只是增加容量。ADK围绕不同命题构建Context是对更丰富状态系统的编译视图。Session、Memory、Artifacts是源头——交互及其数据的完整结构化状态Flow和Processor是编译管道——转换状态的有序过程序列Working Context是编译视图——为这一次调用发送给LLM的内容。采用这种心智模型后上下文工程不再是prompt体操开始像系统工程必须问标准系统问题中间表示是什么在哪里应用压缩如何使转换可观测3 ADK的三大设计原则 ▸▸ADK通过三条原则回答这些问题。存储与呈现分离区分持久状态Session和每次调用视图Working Context允许存储schema和prompt格式独立演化。Session作为决定性真相源保存为Event对象流每个用户消息、Agent回复、工具调用、结果、控制信号、错误都被捕获为强类型记录这种结构选择带来三重优势模型无关性可以更换底层模型而不重写历史存储格式与prompt格式解耦丰富操作压缩、时间旅行调试、内存摄取等下游组件可以操作丰富的事件流而非解析不透明文本可观测性提供分析的自然表面可以检查精确的状态转换和行为。显式转换上下文通过命名的、有序的Processor构建而非临时字符串拼接使编译步骤可观测且可测试。每个基于LLM的Agent由LLM Flow支撑维护有序的Processor列表一个简化的SingleFlow可能包含basic → auth → confirmation → instructions → identity → contents → cache → planning → execution → output_schema这样的request processor链以及planning → execution的response processor链。这些Flow是ADK编译上下文的机制顺序很重要每个processor建立在前序步骤输出之上创建了自定义过滤、压缩策略、缓存、多Agent路由的自然插入点。你不再重写巨大的prompt模板只是添加或重新排序processor。默认作用域限制每个模型调用和子Agent只看到所需的最小上下文Agent必须通过工具显式获取更多信息而非默认被信息淹没。这种设计在多Agent场景尤为关键单Agent系统会遭遇上下文膨胀多Agent系统会放大它。根Agent将完整历史传递给子Agent子Agent也这样做就会触发上下文爆炸token数量飙升子Agent被无关对话历史困扰。图2上下文的四个层级——Write、Select、Compress、Isolate4 分层架构从存储到视图的编译 ▸▸ADK将上下文组织成不同层级每层有特定职责。Working Context是本次模型调用的即时prompt系统指令、Agent身份、选定历史、工具输出、可选的memory结果、artifacts引用。对每次调用ADK从底层状态重建Working Context从指令和身份开始拉取选定的Session事件可选地附加memory结果。这个视图是短暂的调用后丢弃可配置的可以改变格式而不迁移存储模型无关的。这种灵活性是编译器视角的第一个胜利你不再硬编码prompt而是将其作为可以迭代的派生表示。Session是交互的持久日志每个用户消息、Agent回复、工具调用、结果、控制信号、错误都捕获为结构化Event对象而非原始文本。Session和Working Context之间的桥梁是contentsprocessor它执行三个关键步骤选择过滤事件流以丢弃无关事件、部分事件和不应到达模型的框架噪音转换将剩余事件展平为具有正确角色的Content对象针对特定模型API注入将格式化的历史写入llm_request.contents确保下游processor和模型本身接收到清晰、连贯的对话轨迹。在这个架构中Session是真相源Working Context只是可以随时间优化的计算投影。Memory是超越单个session的长期可搜索知识用户偏好、过去决策、领域事实。MemoryService围绕两个原则设计memory必须是可搜索的而非永久固定检索应由Agent指导。MemoryService将数据通常来自已完成的Session摄取到向量或关键词语料库中Agent通过两种模式访问这些知识反应式召回Agent识别知识缺口显式调用load_memory_tool搜索语料库主动召回系统使用预处理器基于最新用户输入运行相似性搜索在模型调用前通过preload_memory_tool注入可能相关的片段。这种方法用基于记忆的工作流替代了上下文填充反模式Agent只召回当前步骤需要的片段而非携带曾经拥有的每次对话的重量。Artifacts处理大型二进制或文本数据5MB的CSV、大量JSON API响应、完整PDF转录。早期Agent实现常陷入上下文倾倒陷阱将大型负载直接放入聊天历史对session造成永久税收每个后续轮次都拖着那个负载埋没关键指令并推高成本。ADK通过将大型数据作为Artifacts解决由ArtifactService管理的命名、版本化的二进制或文本对象。大型数据存在artifact store而非prompt中默认情况下Agent只通过request processor看到轻量引用名称和摘要当且仅当Agent需要原始数据回答问题时使用LoadArtifactsTool这个动作临时将内容加载到Working Context。ADK支持短暂扩展一旦模型调用或任务完成artifact默认从working context卸载将每个prompt中5MB噪音变成精确的按需资源数据可以很大但上下文窗口保持精简。5 上下文优化压缩、缓存与过滤 ▸▸无限追加原始事件会导致延迟和token使用不可避免地螺旋失控。ADK的Context Compaction在Session层攻击这个问题当达到可配置阈值如调用次数时ADK触发异步过程使用LLM在滑动窗口上总结旧事件——由压缩间隔和重叠大小定义将生成的摘要作为带有compaction动作的新事件写回Session。关键是这允许系统修剪或降低被总结的原始事件优先级。因为压缩操作在Event流本身好处向下级联可扩展性Session即使对极长对话也保持物理可管理清晰视图contentsprocessor自动工作在已压缩的历史上查询时不需要复杂逻辑解耦可以调整压缩prompt和策略而不触及单行agent代码或模板逻辑。现代模型支持上下文缓存prefix caching允许推理引擎跨调用重用注意力计算。ADK的Session存储和Working Context视图分离为这种优化提供了自然基础架构有效地将上下文窗口划分为两个区域稳定前缀系统指令、Agent身份、长期摘要和可变后缀最新用户轮次、新工具输出、小型增量更新。因为ADK的Flow和Processor是显式的可以将缓存友好性作为硬设计约束可以排序管道以保持频繁重用的片段在上下文窗口前端稳定同时将高度动态的内容推向末尾。为了强制这种严格Google引入了static instruction原语保证系统prompt的不可变性确保缓存前缀在调用间保持有效。这是上下文工程作为跨全栈系统工作的典型例子不仅决定模型看到什么还优化硬件必须多频繁地重新计算底层张量操作。对于严格的基于规则的减少ADK提供姊妹操作——Filtering预构建插件可以在到达模型前基于确定性规则全局丢弃或修剪上下文。图3多Agent系统中的上下文隔离与并行化6 多Agent上下文谁在何时看到什么 ▸▸ADK将多Agent交互映射为两种架构模式。Agents as Tools模式中根Agent将专业Agent严格当作函数用聚焦的prompt调用它获得结果继续前进被调用者只看到特定指令和必要artifacts——没有历史。Agent Transfer层次模式中控制完全交给子Agent继续对话子Agent继承Session视图可以驱动工作流调用自己的工具或进一步向链下转移控制。交接行为由被调用者的include_contents之类的旋钮控制决定从根Agent流向子Agent的上下文量。默认模式中ADK传递调用者working context的完整contents——当子Agent真正受益于整个历史时有用。none模式中子Agent看不到先前历史只接收你为它构造的新prompt例如最新用户轮次加几个工具调用和响应。专业Agent获得需要的最小上下文而非默认继承巨大转录。基础模型操作固定角色schemasystem、user、assistant它们不原生理解Assistant A vs. “Assistant B”。当ADK转移控制时常常必须重构现有对话使新Agent看到连贯的working context。如果新Agent简单地看到来自前一个Agent的Assistant消息流会产生幻觉认为是自己执行了那些动作。为防止这种情况ADK在交接期间执行主动翻译叙事重铸先前的Assistant消息可能被重铸为叙事上下文修改角色或注入标签如[For context]: Agent B said...而非作为新Agent自己的输出出现动作归因来自其他Agent的工具调用被标记或总结使新Agent基于结果行动而不混淆执行与自己的能力。ADK从子Agent视角构建新的Working Context同时在Session中保留事实历史这确保了正确性允许每个Agent承担Assistant角色而不将更广泛系统的历史错误归因于自己。写在最后 ▸▸当我们推动Agent处理更长时程任务时“上下文管理不能再意味着字符串操作”必须作为架构关切与存储和计算并列对待。ADK的上下文架构——分层存储、编译视图、管道处理、严格作用域——是Google对这一挑战的答案封装了将Agent从有趣原型移向可扩展、可靠生产系统所需的严格系统工程。Google、Facebook从100亿营收长到1000亿都用了8年OpenAI给自己定的时间是3年。在Agent扩展竞赛中上下文工程可能成为区分demo和生产级系统的关键。ADK将上下文视为编译视图的设计哲学与LangChain、CrewAI等框架的字符串拼接模式形成鲜明对比代表了Agent架构设计的新范式。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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