职贝云数AI新零售门户

标题: 智能体上下文工程九大铁律:Manus四次重构的血泪阅历 [打印本页]

作者: SP0u 时间: 3 天前
标题: 智能体上下文工程九大铁律:Manus四次重构的血泪阅历
模型即船，上下文为海——如何让AI智能体更聪明、更省钱、更抗造？

作者：季逸超（Peak）

发表日期：2025年7月19日

导读：

在构建AI智能体Manus的征途上，我们曾四次推倒重来。每一次重构，都是对“上下文工程”认知的颠覆。当模型的提高如潮水般汹涌，是选择成为扎根海底的柱子，还是扬帆起航的船？我们选择了后者。本文将分享我们以“随机梯度下降”探索出的九条核心阅历，助你在智能体开发的激流中更快抵达“部分最优”。

选择时辰：押注上下文工程

项目伊始，团队面临关键选择：是自研训练端到端智能体模型，还是基于前沿大模型的上下文学习才能构建智能体？

回首我在NLP范畴的第一个十年，根本没有这种朴素的选择。在那个悠远的BERT时代（竟已七年！），模型微调与评价动辄数周。对于追求矫捷迭代、尤其是在产品市场契合（PMF）前的运用，如此缓慢的反馈循环是致命的——这是我上一次创业的惨痛教训。讽刺的是，后来GPT-3等模型的崛起，不只让我的自研模型一夜过时，更开启了上下文学习的新纪元。

血的教训让我们看清：Manus必须押注上下文工程。它让我们能在数小时而非数周内交付改进，更重要的是，它让产品与底层模型解耦——模型提高如潮退潮落，我们选择做那艘随波逐流的船，而非困于海底的桩。

实际真知：九条上下文工程铁律

但是，上下文工程绝非坦途。它是一门实验迷信，我们四次推倒重来才抵达明天的“部分最优”。我们戏称这充满架构搜索、提示调优和阅历猜测的手动过程为“随机梯度下降（Stochastic Graduate Descent）”。虽不优雅，但有效。以下是我们用血泪换来的九条铁律：

1. 核心目的：KV缓存命中率是命脉 (🚀 效率 & 💰 成本)

•为什么重要？智能体义务中，输入（不断增长的上下文）与输入（简短的动作调用）比例悬殊（如Manus达100:1）。KV缓存能分明降低首词延迟（TTFT）和推理成本（如Claude Sonnet缓存与非缓存成本相差10倍！）。•如何提升？

•波动提示前缀：系统提示扫尾避免动态内容（如秒级工夫戳），宏大改动即可导致后续缓存全失效。•上下文只追加不修正：确保序列化（如JSON）是确定性的（留意键顺序！），避免静默毁坏缓存。•显式标记缓存断点：应对不支持自动增量缓存的框架，断点需覆盖系统提示结尾。•启用分布式路由：自托管模型时，务必启用相似vLLM的PagedAttention，并用Session ID保证央求路由分歧性。

2. 掩码，而非删除 (🛠 动作空间管理)

•应战：工具爆炸（尤其是RAG盛行后）会稀释模型留意力，导致错误或低效动作选择。•圈套：动态增减工具易毁坏KV缓存，且历史动作若援用被删工具，会引发模型困惑和幻觉。•解法：运用上下文感知掩码（Logits Masking）。

•在解码时屏蔽有效动作的Logits，而非从定义中删除工具。•应用模型支持的呼应预填充（Response Prefill）机制（如Nous Hermes）：

•Auto：可选调用函数（预填<|im_start|>assistant）•Required：必须调用函数（预填至<|im_start|>assistant<tool_call>）•Specified：必须调用指定函数（预填至<|im_start|>assistant<tool_call>{"name": "browser_）。
•设计技巧：为工具名添加分歧前缀（如browser_, shell_），便于按组掩码。

3. 文件系统即终极上下文 (💾 有限记忆体)

•痛点：即便128K+上下文窗口，也难容海量观察（如网页/PDF内容），且长上下文损害功能、徒增成本。•误区：过度紧缩上下文导致不可逆信息丢失——智能体需依赖残缺历史形态预测下一步。•破局：将文件系统视为智能体的有限、持久、可操作的外部记忆体。

•模型学会按需读写文件。•关键：紧缩策略需可复原。例如，从上下文中移除网页内容但保留URL；移除文档内容但保留沙箱途径。信息未被“删除”，只是“归档”。

4. 巧用“复述”引导留意力 (🎯 目的对齐)

•现象： Manus处理复杂义务时，会创建并逐渐更新todo.md文件。•玄机：这不是卖萌，是自动的留意力引导机制！•为何有效？长义务链（Manus平均50+次工具调用）易致模型“走神”或遗忘初始目的（“迷失在中间”成绩）。•作用：将全局计划“复述”到上下文末尾，使其位于模型的“近期留意力”范围内，有效减少目的偏移。无需修正架构，纯用自然言语完成焦点偏置。

5. 保留“错误”痕迹 (📈 学习与鲁棒性)

•理想：智能体必然犯错（幻觉、环境错误、工具异常、边界状况）。失败是循环的一部分，非例外。•常见冲动：掩盖错误（清算痕迹、重试动作、重置形态），追求“干净”。•代价：抹去失败等于抹去证据，模型无法从中学习调整。•宝贵阅历：将错误（失败动作、错误观察、堆栈跟踪）保留在上下文中！

•模型看到错误解隐式更新其外部决计，降低重蹈覆辙的概率。•错误恢复才能是真正智能体行为的试金石，却常被学术基准忽视（它们多关注理想条件下的成功）。

6. 警觉“小样本”圈套 (🌀 多样性注入)

•悖论：上下文学习（ICL）能提升模型表现，但在智能体中能够适得其反。•缘由：模型是优秀的模拟者。若上下文中充满相似的历史动作-观察对，模型会倾向于遵照该形式，即便它已不再最优。•危害：在反复性义务（如批量处理20份简历）中，易堕入固定节拍，导致漂移、过度泛化或幻觉。•对策：自动注入结构化多样性。

•在动作/观察中运用略有不同的序列化模板、交换措辞、添加顺序/格式上的宏大噪声。•这种受控的随机性有助于打破形式，调整模型留意力。上下文越单一，智能体越脆弱。

7. 拥抱实验迭代（心态）(🔬 核心方法论)

•本质认知：上下文工程是实验迷信，没有银弹。Manus的四次重构印证了这一点。•举动指南：预备好持续探求、试错（“随机梯度下降”）和优化。优雅非必需，有效是霸道。

8. 模型提高是潮，我们是船（战略定位）(⛵ 架构哲学)

•核心洞察：押注上下文工程，使Manus与底层模型提高正交。•愿景：成为随模型浪潮（“退潮”）而上的船，而非被固定在海床（微调/专属模型）的柱子，确保矫捷性和长期生活力。

9. 错误恢复是金标准（评价视角）(🏅 超越基准)

•呼吁：注重智能体在非理想条件下（遭遇错误后）的恢复和持续执行才能，这比单纯的义务完成率更能表现其“智能体”本质。当前学术与公开评测对此关注不足。

结语：

上下文工程虽仍是新兴迷信，但对智能体系统已不可或缺。模型会越来越强、快、廉，但记忆、环境与反馈的需求永存。你如何塑造上下文，最终决议了智能体的行为：它的速度、它的韧性、它的边界。

在Manus，这些阅历源于数百万用户场景下的反复重写、试错与验证。它们非普世真理，却是我们行之有效的形式。若其中一条能助你少走一程弯路，此文便完成了价值。

智能体的将来，将由一段段精心设计的上下文所构筑。请务必用心雕琢。

欢迎光临职贝云数AI新零售门户 (https://www.taojin168.com/cloud/)