Anthropic 最新发布的上下文工程（Context Engineering）报告为构建高效智能代理提供了全新视角，强调动态管理上下文以优化性能。以下是报告总结的十大关键理念，深入解读如何在有限资源下提升代理的智能表现。

1. 视上下文为有限资源

上下文窗口是智能代理的核心，但其容量有限，过长的上下文会导致性能下降，产生“上下文腐烂”。因此，精选高信号、最相关的信息至关重要。报告强调“令牌经济”原则——更多内容并不总是更好，精准选择才是关键。

2. 超越传统提示工程

传统的提示工程聚焦于静态提示设计，而上下文工程则要求动态管理整个上下文，包括系统提示、工具、消息历史、外部数据和运行时信号。这种全面的视角让代理在多轮推理中更灵活、更高效。

3. 系统提示需清晰且简洁

系统提示是代理行为的起点，必须避免复杂逻辑或模糊指令。报告建议使用结构化格式（如 Markdown 标题或 XML 标签），追求“最小的充分规范”——信号丰富但不冗长，确保代理准确理解任务。

4. 设计高效的工具行为

工具是代理能力的外延，其设计需明确、输出紧凑、功能清晰分离。工具间应避免功能重叠，并与代理形成明确的“契约”，从而提升协作效率，减少资源浪费。

5. 使用规范、多样的少样本示例

少样本提示（Few-Shot Prompting）是引导代理行为的有效方法，但示例需精心挑选。报告建议避免堆砌边缘案例，选择少量高质量、代表性的示例，清晰展示预期行为，增强代理的学习效果。

6. 支持即时上下文检索

人类记忆擅长按需调用信息，智能代理也应如此。报告提出通过轻量引用（如文件路径、查询或链接）实现动态数据拉取，而非预加载所有内容。这种“即时检索”机制让代理更高效地应对复杂任务。

7. 采用混合检索策略

为平衡速度与灵活性，报告推荐结合预检索数据和动态探索。例如，预加载关键文件以确保快速响应，同时允许代理在需要时探索其他系统内容。这种混合策略兼顾效率与适应性。

8. 支持长时程代理行为

智能代理需要处理跨小时、天甚至会话的任务。报告提出三种技术支持长时程行为：

• 压缩：总结旧上下文以节省空间。

• 结构化笔记：将记忆外部化，便于后续重用。

• 子代理架构：将复杂子任务委托给专注的辅助代理，提升整体效率。

9. 设计渐进式信息披露

代理不应一次性加载所有信息，而是通过目录浏览或工具使用逐步发现上下文。这种“渐进式披露”让上下文在交互中自然浮现并优化，模拟人类探索式学习的过程。

10. 动态迭代地精选上下文

上下文工程不是一次性任务，而是一个持续优化的过程。报告建议通过分析失败模式，动态调整上下文的内容和格式，确保代理始终以最高效的方式运行。

总结

Anthropic 的上下文工程报告为智能代理的设计提供了系统性指导，强调从静态提示到动态上下文管理的转变。通过精选信息、优化工具设计、支持长时程行为，开发者可以构建更智能、更高效的代理系统。这些理念不仅适用于当前的技术环境，也为未来的 AI 发展指明了方向。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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