上下文工程：LangGraph四大高效調度策略，Agent告別“記憶過載”！
想象一下，讓你只看一頁紙的參考文獻，卻要寫一篇博士論文 —— 這就是 AI 代理面臨的“上下文窗口困境”。 隨著 Agent 在推理、調用工具、解決多輪任務中的能力飛躍，如何構建更聰明的上下文調度機制（Context Engineering），已成為決定 AI 系統上限的關鍵。
本文將從 Anthropic、OpenAI、LangChain 等前沿研究中提煉出寫入、選擇、壓縮、隔離四大核心策略，并展示如何用 LangGraph 實戰落地。掌握這門新興“上下文工程學”，你將真正解鎖智能體的潛力。
上下文工程的四大核心策略
一、什么是 Context Engineering？
LLM（大語言模型）的 context window 類似“短時記憶”，用于存儲對話歷史、工具結果、系統指令等一切信息。
Context types commonly used in LLM applications
正如 Andrej Karpathy 所言：
“上下文工程是一門精妙的藝術與科學，目標是在合適的時間把合適的信息送入上下文窗口。”
但問題在于，當前的上下文容量依然有限，尤其在任務復雜、多輪交互時極易“爆倉”。這會帶來：
- ??上下文污染：幻覺信息混入決策鏈
- ??上下文混淆：冗余信息導致推理錯誤
- ??上下文沖突：不同輪之間信息自相矛盾
- ??上下文干擾：重點內容被淹沒，性能下降
因此，上下文工程的目標是：
在任務執行過程中，以最小 token 成本動態組織最關鍵的信息結構。
二、Context Engineering 的四大核心策略
LangGraph 總結出四種最具代表性的上下文調度策略：
? 策略一：寫入（Write）—— 將信息“暫存”到上下文之外
目的：外部化 Agent 中間狀態與經驗，避免信息遺失。
- ??Scratchpad（便簽本）：記錄中間步驟、計劃，防止被截斷。
例如 Anthropic 的 LeadResearcher Agent 會主動將任務進度寫入 Memory。
- ??Memory（長期記憶）：通過 LangMem、Reflexion 等機制持久化代理經驗。
- 被 ChatGPT、Cursor 等廣泛應用于個性化對話與任務記憶。
?? LangGraph 支持 thread memory + collection memory，同時接入 LangMem，支持本地與遠程記憶混合使用。
?? 策略二：選擇（Select）—— 精準注入“當前最相關”的信息
目的：從寫入的數據中“召回”最有用的上下文片段。
- ??記憶召回：結合嵌入向量、時間戳或知識圖譜，動態選擇 episodic / semantic / procedural 記憶。
例如 ChatGPT 在檢索用戶位置時因召回錯誤導致性能滑坡。
- ??工具選擇：通過 ToolRAG 等方法動態篩選最相關工具，提升調用成功率達 3 倍。
- ??知識檢索：如 Windsurf 使用混合檢索機制（語義 + grep + symbol）召回函數定義等代碼塊。
?? LangGraph 配合 BigTool 子庫，可進行工具 embedding 檢索與參數選擇；長期記憶支持文檔 + chunk + 向量檢索組合。
?? 策略三：壓縮（Compress）—— 減少 token 開銷，保留關鍵信息
目的：在不丟失任務必要信息的前提下縮短上下文長度。
- ??摘要 Summarization：如 Claude Code 代理使用層級摘要壓縮整個交互歷史。
- ??修剪 Trimming：自動移除無關消息或過期信息（如 Provence 模型通過打分刪減歷史片段）。
?? LangGraph 允許你將壓縮策略以自定義節點形式插入任意流程，并配合 LangSmith 實時監控 token 使用趨勢。
?? 策略四：隔離（Isolate）—— 拆分上下文空間，避免信息沖突
目的：減少認知干擾、提升多任務并發能力。
- ??多 Agent 并行協作：如 Anthropic Swarm 架構中，不同專家 Agent 擁有獨立上下文。
- ??工具沙盒：如 HuggingFace CodeAgent 將代碼運行移出主上下文，通過 E2B 等平臺隔離執行環境。
- ??狀態字段隔離：LangGraph 支持結構化 State Schema，可指定哪些變量暴露給模型、哪些用于系統邏輯。
?? 多 Agent 架構可配合 LangGraph 的 Swarm / Supervisor 庫一鍵實現，支持上下文隔離與異步執行。
三、如何落地：LangGraph + LangSmith 構建“上下文感知”的 AI Agent
策略 | LangGraph 實現方式 |
寫入 Write | State + Collection Memory + LangMem 接入 |
選擇 Select | Memory embedding 檢索 + 工具語義選擇 + 節點級狀態訪問控制 |
壓縮 Compress | 消息摘要節點 + Trimming Hook + 工具響應壓縮流 |
隔離 Isolate | 獨立子 Agent + 沙盒接口 + State Schema 字段隔離 |
LangSmith 提供兩大支持功能：
- 實時觀測：監控 token 使用趨勢、上下文冗余度
- 評估驗證：量化每種上下文策略的收益（響應質量、工具命中率、思維鏈長度）
結語：上下文，是構建智能體真正的“操作系統”
上下文工程的四大策略，不是孤立使用，而是可以自由組合的編排模塊 —— 這正是 LangGraph 引入狀態驅動架構的意義所在。回顧本文：
- 寫入（Write）：記筆記，存經驗
- 選擇（Select）：精召回，準決策
- 壓縮（Compress）：控 token，提效率
- 隔離（Isolate）：分上下文，控干擾
掌握這些策略，才真正掌握了 LLM 時代的“編排權”。
下一步行動建議：
- ?? 免費工具：試用 LangGraph 的上下文流程編排能力
- ?? 性能監控：用 LangSmith 實時觀察上下文策略效果
- ?? 視頻教程：Context Engineering 深度解讀
- ?? 快速上手：LangGraph 教程合集
本文轉載自?????AI小智?????，作者： AI小智
