突破大模型极限：上下文工程与记忆系统构建，程序员收藏级深度解析！

本文深入解析了大模型Agent的核心架构，强调Context Engineering远比Prompt Engineering更为关键。文章探讨了Session与Memory的区别、多Agent协作策略、长上下文管理技术，以及记忆系统的ETL流水线设计。作者指出，真正让AI拥有"个体"特性的关键是建立状态、积累经验和主动忘记的能力，这些技术决定了Agent能否实现"长期存在"和"持续成长"，而非仅依

Python程序员小泉

627人浏览 · 2025-11-17 13:41:19

Python程序员小泉 · 2025-11-17 13:41:19 发布

最近我深读了一份关于大模型交互结构的白皮书，有点被震住了。以前我做 Agent，总觉得提示词写得漂亮一点、工具接得多一点，模型的效果就自然会好。

但看完才发现：Prompt 只是表面，真正决定 Agent 灵魂的是——它如何理解“自己是谁”、它如何理解“正在发生什么”、以及它如何“持续从经验中学习”。

这三点，说白了，就是系统、上下文和记忆。换句话说，一个 Agent 想活得更像“一个持续存在的个体”，必须搞清楚如何构建状态、如何保存经验、如何忘掉垃圾信息。

白皮书里有句话特别打动我：“如果 Prompt 是食谱，那么 Context Engineering 就是备料。” 这句话把我以前的盲点，一下子全串起来了。

我过去常以为 Prompt Engineering 够用了，写清楚指令、定义工具、给几条例子，看似完美。

但白皮书提出的 Context Engineering 是完全不同的维度，它不是写一个“最佳提示词”，而是构建一个“动态的思维现场”。

每一次模型调用，开发者都要重新拼装整个上下文，包括系统指令、工具函数、few-shot 示例、数据库检索到的知识、历史对话、用户偏好、长期记忆……这就像我做饭时才意识到，真正决定味道的，不是食谱，而是你有没有准备好对的材料。

举个最简单的例子：如果我让 Agent 去写《三体》的读后感，我给一个 static prompt，它就永远是“感想模版”；但如果我把我之前所有的阅读记录、我的写作风格、我最近讨论过的科幻主题一起拼到上下文里，它写出来的东西就像是“我在写”。AI 没变，是上下文让它变了。

白皮书里另一个关键概念让我醍醐灌顶：Session 和 Memory 的区别。以前我做 Agent，总把历史对话丢到 prompt 最底部，想着“模型能看到不就够了吗”。

但文档明确指出，Session 只是一次任务期间的“工作台”，记录当前状态、工具调用日志、标志、未完成的步骤等等。而 Memory 才是长期的“档案柜”，是从 Session 多次循环中提炼出的可复用知识。

比如，用户第一次告诉 Agent “我不喝含糖饮料”，这是 Session；当 Agent 在五次对话后仍然记得并主动避免推荐含糖饮料，那就是 Memory。如果没有 Memory，Agent 只能完成任务，却无法形成连续性的人格。

我最喜欢文档的一点，是对“多 Agent 协作”的拆解。很多人做多智能体系统，总喜欢拼框架，LangGraph 里跑一个、ADK 里跑一个，想着它们能互通。

但实际上，每个框架的 Session 结构都不一样，你把 LangGraph 的 state 丢给 ADK，后者根本读不懂。白皮书给的思路很现代——不要共享 Session，应该共享 Memory。

Memory 是抽象语义层，框架无关，AgentA 写入记忆条目，AgentB 读取后仍能理解。这就像多人团队做项目，不是共享彼此的大脑现场，而是共享一个规范化的知识库。

说到 Memory，白皮书的一整章都在讲“长上下文管理”，也就是如何在大模型有限的上下文窗口里，塞进尽可能多的关键内容。这里提到三种压缩方式：保留最近 N 轮、基于 token 数截断、递归总结。

这三种我都实际踩过坑。比如我做一个会话型客服 Agent，有一段对话特别长，我用“保留最近 30 条”方式压缩，结果丢的是用户三分钟前明确说过“我不要退款，我要换货”这种关键信息；后来改成“递归摘要”，让模型自己总结“用户核心诉求”，它才有了真正的上下文理解。

多说一句：大模型不是忘性大，而是你给它的上下文太乱了。

白皮书最硬核的部分，在于把记忆系统描述成一个完整的 ETL（提取—整合—存储—检索—遗忘）流水线。

这完全改变了我对“AI 记忆”这件事的认知。我以前以为记忆就是“存进去再搜出来”，现在发现真正难的是中间那段“整合”和“遗忘”。举个例子：用户说“我喜欢喝无糖拿铁”，下一次他说“我最近戒咖啡了”，系统必须理解这是冲突信息，需要“整合”；如果五个月后用户说“我又恢复喝咖啡了”，旧记忆可能需要“衰减”或“归档”。

这就是文档中强调的——记忆不是堆积，而是不断重写和过滤。一个健康的记忆系统，不是记得多，而是记得对。

白皮书还提到一个我以前没太重视的点：记忆写入机制的触发策略。你是要每次对话后都写一条？还是每五轮写？还是靠用户明确告诉你“帮我记住”？不同选择对成本、性能和精准度影响巨大。

文档提出的“Memory-as-a-Tool”概念非常优雅：让 Agent 自己决定什么时候生成记忆。比如模型检测到用户表达的是偏好、身份、目标、情绪、反复出现的事实，它可以主动调用 memory.write() 去存。

这个设计让我想到人类记忆：有些事你刻意记，有些是潜意识自动处理；一个自然的 Agent，也应该如此。

当然，Memory 系统最大的风险不是技术，而是“信任、来源与隐私”。白皮书建议每条记忆都要带来源类型、时间戳、置信度、可信等级，还必须做敏感信息识别与脱敏。

我特别认同这一点：一个 Agent 不可能永远正确，但它必须永远可追溯。你必须知道它为什么这么想，它依据什么信息行动，否则你永远不知道它是否在用“过期记忆”指导现在的决策。

文档最后把 RAG 和 Memory 做了一个非常高级的区分。我以前一直把二者混在一起——都能“给模型更多信息”。但现在我完全理解了：RAG 给的是世界知识；Memory 给的是你的知识。

RAG 让 Agent 更聪明，更懂事实世界；Memory 让 Agent 更有灵魂，更懂持续性的你。一个真正的超个性化 Agent，必须双引擎驱动：RAG 解决的是“知识外溢”，Memory 解决的是“自我成长”。

如果说大模型提高了“推理能力”，那么记忆系统、上下文工程和 Session 设计，决定了它是否能“长期存在”。我看完整份白皮书之后的感受是：LLM 的极限不是“推理”，而是“持续性”。

一个 Agent 想像一个真正的个体一样活下去，就必须学会三件事——建立状态、积累经验、主动忘记。听上去像哲学，但其实都是工程。正是这些结构，让 Agent 终于像“个体”一样呼吸、演化、成长。

最后

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