智能体 AI 架构中的记忆、知识与上下文系统化方法

随着行业从聊天机器人转向自主智能体，架构瓶颈已从数据检索转为决定智能体该知道什么、何时知道、记住多久。文章提出上下文即控制平面的架构范式，将上下文、记忆与知识分离管理，并由负责筛选、排序、压缩与投递信息的上下文引擎在进入 LLM 推理端点前完成编排。作者认为提示工程正让位于上下文工程，小而相关的上下文优于大而嘈杂的提示，模型幻觉往往是上下文失败所致。