LangChain对话Manus创始人：首次揭秘顶级AI智能体的上下文工程“满分实践”
LangChain对话Manus创始人：首次揭秘顶级AI智能体的上下文工程“满分实践”
一句话总结：
当AI智能体越用越慢、开始“失忆”，不是模型不行，而是它的“记忆”乱了。
本文揭秘LangChain与Manus两位顶尖团队如何用五大策略，驯服失控的上下文，让智能体始终保持清醒、高效、精准。
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一、警报拉响：你的AI正在“失忆”
你有没有遇到这种情况？
- 智能体一开始思路清晰，但跑着跑着就开始重复、啰嗦、胡言乱语；
- 调用几次工具后，它突然忘了自己要干什么；
- 明明给了正确信息，它却视而不见。
这不是模型“变笨”了，而是它被自己的“记忆”压垮了——这就是当前AI智能体面临的最大隐患：上下文腐烂（Context Rot）。
🚨 什么是上下文腐烂？
简单说：智能体记得太多，反而不会思考了。
每次调用工具、生成思考、接收反馈，这些内容都会不断追加到它的“聊天记录”里。一个任务跑几十上百步，上下文动辄几十万Token，模型的注意力被稀释，关键信息被淹没，最终导致性能断崖式下降。
Anthropic的研究显示，当上下文超过200k Token时，模型就开始出现明显退化。
而Manus的实际数据显示，一个典型任务平均需要50次工具调用——这还只是中等复杂度任务。
这就形成了一个死循环：
智能体越聪明，做的事越多 → 上下文越长 → 模型越卡 → 行为越蠢
怎么破？答案就是：上下文工程（Context Engineering）。
二、上下文工程：给AI做“记忆力管理”
如果说“提示工程”是教AI怎么说话，那“上下文工程”就是教它怎么记住重要的事，忘记无关的噪音。
它不是单一技术，而是一套系统方法论。
LangChain和Manus总结出了五大核心策略，堪称当前最实用的“满分作业”。
✅ 策略1：卸载 —— 把记忆存进“外接硬盘”
不是所有信息都得留在脑子里。
该存文件就存文件，别塞在上下文里。
比如：
- 网页搜索结果太长？存成
search_result.html，只留一句“已保存搜索结果至文件”。 - 读取大文件？保留路径
/data/report.txt，内容不放上下文。
需要时再通过路径读取，既节省Token，又保证信息不丢。
🔍 实战建议：把文件系统当成你的“外接硬盘”，随时存取，轻装上阵。
✅ 策略2：缩减 —— 压缩 vs 总结，别搞混了！
很多人一上来就“总结”，结果丢了关键细节。
Manus的做法更聪明：先压缩，再总结。
🔹 压缩（可逆）：删掉能重建的信息
- 文件写入后，删掉内容，只留路径；
- 工具调用成功，删掉冗余日志，只留状态。
这些信息随时可以“恢复”，相当于无损压缩。
🔹 总结（不可逆）：最后手段，慎用！
只有当上下文快撑爆时才用。
而且Manus有个狠招：先完整存档，再总结，确保万不得已还能翻旧账。
💡 关键洞察：
“你永远不知道哪一步操作会在十步后突然变得重要。”
所以，能不丢就不丢，能可逆就不不可逆。
✅ 策略3：检索 —— 需要时才“唤醒”记忆
与其让AI背下所有历史，不如让它“按需查询”。
Manus的做法很务实：
- 不搞复杂的向量数据库；
- 直接用
grep、glob在沙盒文件系统里搜； - 用户明确说“记住这个”，才存入长期记忆。
简单、高效、可控。
📌 类比：就像你不需要记住所有微信聊天记录，但可以用关键词搜出来。
✅ 策略4：隔离 —— 多智能体，各管一摊
复杂任务怎么办？拆！
用多个子Agent分工协作，每个只负责一块，上下文互不干扰。
Manus借鉴Go语言哲学：
“不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存。”
具体分两种模式：
| 模式 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| 通信模式 | 任务简单，只关心结果 | 主Agent发指令，子Agent轻装上阵 |
| 共享模式 | 任务复杂，依赖中间过程 | 子Agent能看到完整上下文，但成本高 |
⚠️ 提醒：共享上下文会预加载大量数据，浪费Token，非必要不用。
✅ 策略5：缓存 —— 别让AI重复“烧脑”
有些计算很耗资源，比如解析大文件、执行复杂脚本。
如果结果没变，就别每次都重来。
Manus会缓存高频操作的结果，下次直接调用，省时省力。
🧠 类比：你查过一次“北京到上海多少公里”，下次还会再算一遍吗？
三、Manus的杀手锏：分层动作空间
除了上下文管理，Manus还有一个颠覆性设计：分层动作空间。
传统做法是把所有工具都注册成“函数调用”，结果越堆越多，模型容易混淆。
Manus把它分成三层，清晰有序：
🏗️ 第一层：原子操作（函数调用）
- 读写文件、执行命令、获取时间等基础操作。
- 数量少，边界清，模型不容易搞混。
🧪 第二层：沙箱工具（命令行）
- 在独立沙盒中运行CLI工具，比如：
ffmpeg转视频格式sox处理音频- 自定义MCP工具
- 输出可以直接写文件，不塞上下文。
📦 第三层：代码包与API
- 写Python脚本调用外部库或API；
- 适合大数据分析、金融计算等重任务；
- 数据处理在沙盒内完成，只返回结果。
🔑 核心思想：
从模型角度看，所有操作最终都是“函数调用”。
比如“运行shell命令”是一个函数，“读文件”也是一个函数。
这样既保持接口简洁，又避免上下文爆炸。
四、最重要的经验：别过度工程，相信模型
最后，Peak分享了一个反直觉但极其重要的观点：
我们最大的进步，不是加了什么牛逼功能，而是删了很多东西。
回顾Manus的发展，每一次简化架构，系统反而变得更快、更稳、更聪明。
他们发现：
- 很多中间层、抽象层其实没必要；
- 模型本身的能力在快速进化；
- 越复杂的工程，越容易出问题。
✅ 正确姿势：
少做加法，多做减法；少折腾，多信任。
上下文工程的目标，不是让模型适应复杂的系统，而是让系统适应模型的天然能力。
五、给开发者的实战建议
- 别急着微调：先用通用大模型 + 上下文工程，性价比更高。
- 优先压缩，慎用总结：能可逆就不不可逆。
- 善用文件系统：它是你最好的“外挂存储”。
- 结构化输出：让AI填表单，比自由发挥更可靠。
- 定期重构：每隔一两个月回头看，能不能更简单？
- 评估阈值：实测你的模型在多少Token开始“腐烂”，作为触发机制。
结语：让AI记住该记的，忘记该忘的
真正的智能，不在于记住一切，而在于知道什么值得记住。
上下文工程的本质，是帮AI建立一种“健康的记忆习惯”——
该存的存，该删的删，该查的查，该分的分。
不必追求完美架构，也不必迷信最新技术。
从简单的卸载和压缩开始，逐步迭代，信任模型，回归本质。
这才是通往强大AI智能体的真正捷径。
📚 项目简介
项目地址: github.com/apconw/sani…
🌈 项目亮点
- ✅ 集成 MCP 多智能体架构
- ✅ 支持 Dify / LangChain / LlamaIndex / Ollama / vLLM / Neo4j
- ✅ 前端采用 Vue3 + TypeScript + Vite5，现代化交互体验
- ✅ 内置 ECharts / AntV 图表问答 + CSV 表格问答
- ✅ 支持对接主流 RAG 系统 与 Text2SQL 引擎
- ✅ 轻量级 Sanic 后端，适合快速部署与二次开发
- ✅ 项目已被蚂蚁官方推荐收录
AntV
运行效果:
数据问答
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