上下文工程：LangGraph四大高效调度策略，Agent告别“记忆过载”！

想象一下，让你只看一页纸的参考文献，却要写一篇博士论文 —— 这就是 AI 代理面临的“上下文窗口困境”。 随着 Agent 在推理、调用工具、解决多轮任务中的能力飞跃，如何构建更聪明的上下文调度机制（Context Engineering），已成为决定 AI 系统上限的关键。

本文将从 Anthropic、OpenAI、LangChain 等前沿研究中提炼出写入、选择、压缩、隔离四大核心策略，并展示如何用 LangGraph 实战落地。掌握这门新兴“上下文工程学”，你将真正解锁智能体的潜力。

上下文工程的四大核心策略

一、什么是 Context Engineering？

LLM（大语言模型）的 context window 类似“短时记忆”，用于存储对话历史、工具结果、系统指令等一切信息。

Context types commonly used in LLM applications

正如 Andrej Karpathy 所言：

“上下文工程是一门精妙的艺术与科学，目标是在合适的时间把合适的信息送入上下文窗口。”

但问题在于，当前的上下文容量依然有限，尤其在任务复杂、多轮交互时极易“爆仓”。这会带来：

• 🧨上下文污染：幻觉信息混入决策链
• 😵上下文混淆：冗余信息导致推理错误
• 🔄上下文冲突：不同轮之间信息自相矛盾
• 📉上下文干扰：重点内容被淹没，性能下降

因此，上下文工程的目标是：

在任务执行过程中，以最小 token 成本动态组织最关键的信息结构。

二、Context Engineering 的四大核心策略

LangGraph 总结出四种最具代表性的上下文调度策略：

✅ 策略一：写入（Write）—— 将信息“暂存”到上下文之外

目的：外部化 Agent 中间状态与经验，避免信息遗失。

• 📒Scratchpad（便签本）：记录中间步骤、计划，防止被截断。

例如 Anthropic 的 LeadResearcher Agent 会主动将任务进度写入 Memory。

• 💾Memory（长期记忆）：通过 LangMem、Reflexion 等机制持久化代理经验。
• 被 ChatGPT、Cursor 等广泛应用于个性化对话与任务记忆。

📌 LangGraph 支持 thread memory + collection memory，同时接入 LangMem，支持本地与远程记忆混合使用。

🔍 策略二：选择（Select）—— 精准注入“当前最相关”的信息

目的：从写入的数据中“召回”最有用的上下文片段。

• 🧠记忆召回：结合嵌入向量、时间戳或知识图谱，动态选择 episodic / semantic / procedural 记忆。

例如 ChatGPT 在检索用户位置时因召回错误导致性能滑坡。

• 🛠工具选择：通过 ToolRAG 等方法动态筛选最相关工具，提升调用成功率达 3 倍。
• 📚知识检索：如 Windsurf 使用混合检索机制（语义 + grep + symbol）召回函数定义等代码块。

📌 LangGraph 配合 BigTool 子库，可进行工具 embedding 检索与参数选择；长期记忆支持文档 + chunk + 向量检索组合。

🧊 策略三：压缩（Compress）—— 减少 token 开销，保留关键信息

目的：在不丢失任务必要信息的前提下缩短上下文长度。

• 📜摘要 Summarization：如 Claude Code 代理使用层级摘要压缩整个交互历史。
• ✂️修剪 Trimming：自动移除无关消息或过期信息（如 Provence 模型通过打分删减历史片段）。

📌 LangGraph 允许你将压缩策略以自定义节点形式插入任意流程，并配合 LangSmith 实时监控 token 使用趋势。

🧩 策略四：隔离（Isolate）—— 拆分上下文空间，避免信息冲突

目的：减少认知干扰、提升多任务并发能力。

• 👥多 Agent 并行协作：如 Anthropic Swarm 架构中，不同专家 Agent 拥有独立上下文。
• 🧪工具沙盒：如 HuggingFace CodeAgent 将代码运行移出主上下文，通过 E2B 等平台隔离执行环境。
• 📦状态字段隔离：LangGraph 支持结构化 State Schema，可指定哪些变量暴露给模型、哪些用于系统逻辑。

📌 多 Agent 架构可配合 LangGraph 的 Swarm / Supervisor 库一键实现，支持上下文隔离与异步执行。

三、如何落地：LangGraph + LangSmith 构建“上下文感知”的 AI Agent

LangSmith 提供两大支持功能：

1. 实时观测：监控 token 使用趋势、上下文冗余度
2. 评估验证：量化每种上下文策略的收益（响应质量、工具命中率、思维链长度）

结语：上下文，是构建智能体真正的“操作系统”

上下文工程的四大策略，不是孤立使用，而是可以自由组合的编排模块 —— 这正是 LangGraph 引入状态驱动架构的意义所在。回顾本文：

• 写入（Write）：记笔记，存经验
• 选择（Select）：精召回，准决策
• 压缩（Compress）：控 token，提效率
• 隔离（Isolate）：分上下文，控干扰

掌握这些策略，才真正掌握了 LLM 时代的“编排权”。

下一步行动建议：

• 📦 免费工具：试用 LangGraph 的上下文流程编排能力
• 🔍 性能监控：用 LangSmith 实时观察上下文策略效果
• 📺 视频教程：Context Engineering 深度解读
• 📚 快速上手：LangGraph 教程合集

本文转载自​​​​​AI小智​​​​​，作者： AI小智