潘锦

如果把 2022 年 6 月微软和 OpenAI 正式推出 Copilot 作为起点，AI 编程已经 3 年多了。 随着大模型的不断迭代升级，从 Copilot 到 IDE 下的 Cursor 入局，

简单来说，AI Agent 就是一个能够自主感知环境、制定计划、采取行动来完成特定目标的系统。 从架构的角度来看，又可以分为感知模块（包括状态上下文和意图上下文，而意图上下文是一个更难一些的问题），推

未来的 Agent 系统会走向何方？我相信会出现更多创新：自适应的隔离策略、跨 Agent 的安全通信协议、甚至是 Agent 专属的「虚拟操作系统」。

这让我想起一句话：在 AI 时代，真正稀缺的不是信息，而是注意力。上下文压缩就是在教 AI 如何分配注意力——什么该记住，什么可以忘记，什么需要随时能找回来。

对比 Gemini-cli、OpenManus 与 Manus 的上下文策略，可以看出不同系统在工程实现上的取舍哲学。Gemini-cli 采用实用主义的轻量分层设计，70/30 压缩策略既简单又高效

MetaGPT 里有个产品经理角色，负责协调其他工程师角色；AutoGen 支持 Manager-Worker 模式；Claude Code 更是明确采用了主循环引擎加子任务代理的设计。

看信息架构还是很多年前的事情了，大概是在 2010 年吧，有一本叫《Web 信息架构》的书，当时还在一线，想去做一个架构师，看到架构两个字就冲动买了下来。 有道是「买书一时爽，读书火葬场」 当然，这本

轻率地依赖技术是一种债务，而不是资产。是的，只有合理地使用技术，让这种技术服务于一个简单、清晰、连贯并且已经被深刻理解的概念时，技术才会成为加速发展的根本推动力。相反，当技术没有被合理使用，只是被当作

真正的高手不是掌握了多少技术，而是掌握了技术背后的原理。当你能够从第一性原理出发思考问题时，你就真正理解了技术的本质。 这条路可能不太好走，需要不断质疑、思考、验证。但相信我，这是成为技术专家的必经