安锐云私有化部署 多场景自动化监测 数据完整可控更经济
2025/12/17 23:54:27
你以为 AI 不听话，其实是你把它当傻子喂了
最近一年，在做 Agent 的过程中反复遇到一个问题：
模型能力没问题，Prompt 也不算差，但 Agent 就是各种跑偏。
可能你跟胖虎一样都有过相同的困惑： Claude、GPT 都这么强了，怎么还像个“刚入职三天的实习生”？
后来才慢慢意识到一个残酷的事实：
Agent 不符合预期，80% 不是模型的问题，而是你给它的上下文太烂。
Anthropic 把这件事起了一个很高级的名字：Context Engineering（上下文工程），Context Engineering 就是管理模型看到的信息
翻译成人话就是：
你不能一边嫌 Agent 不聪明，一边又往它脑子里疯狂塞垃圾。
模型的“注意力预算”是有限的，时刻要记住把最少、最精华、最有用的信息给到模型才能避免让模型的注意力分散
下面我们一起聊聊：到底怎么把 Agent 的上下文喂对。
一、先把 Agent 当“人”，别当“神”
很多人一上来就犯一个错误：
“你是一个非常非常非常厉害的 AI，请你自主思考、自主决策、自主完成所有事情。”
翻译一下就是：“我也不知道要你干嘛，但你自己看着办吧。”
然后模型真的就——看、着、办、了。
正确姿势是啥？
👉先给 Agent 一个明确身份。
- 你是客服，就别让它顺便做销售
- 你是故障诊断，就别让它顺便安慰用户
- 一个 Agent 干一件事，不行就拆
Agent 最大的敌人不是能力不足， 而是你让它精神分裂。
二、你得告诉 Agent：啥叫“算完成了”
这是我见过最常见、也最隐蔽的坑。
很多 Prompt 长这样：
“请你帮我分析一下当前情况，并给出合理建议。”
问题来了：啥叫合理？多合理？给几条？给到什么程度？
模型只能靠“感觉”。
而你拿“感觉”去要求一个工程系统， 翻车只是时间问题。
一个靠谱的 Agent，上下文里一定有三件事：
- 任务目标：你到底要它干啥
- 输出形态：返回 JSON？列表？一句话？
- 任务执行的 workflow：先做什么？再做什么？逻辑依赖关系是什么？
不给完成标准，就别怪 Agent 自由发挥。
三、上下文不是越多越好，是越“该有”越好
很多人做 Agent 的思路是：
“模型记性不好？那我多给点。”
于是：
- 全量历史对话
- 全量数据库结果
- 全量日志
- 全量注释
一股脑全塞进去。
结果就是：模型啥都看了，但啥也没记住。
Anthropic 给这个现象起了个名字：Context Rot（上下文腐烂）
正确的上下文，应该是“分层加载”的：
- 不变的规则：一直在
- 当前状态：只放当前节点
- 实时数据：只放筛选后的
Agent 的上下文， 应该像分页加载，而不是数据库 dump。 要做“搜索式 Agent”，而不是“记忆式 Agent”
四、别指望 Agent“自己悟流程”
很多人默认认为：
“模型这么聪明，应该知道先干啥再干啥吧？”
不，它不知道。
你不给 SOP，它就会即兴发挥； 你不给顺序，它就会跳步骤。
工程上最稳的做法就一件事：
👉把 SOP 写进上下文。
比如：
- Step 1：判断问题类型
- Step 2：是否需要调用工具
- Step 3：根据结果生成结论
SOP 的作用不是限制模型， 而是帮它把注意力放在正确的顺序上。
五、工具不是“能力增强”，是“行为约束”
Agent 一旦开始用工具，很多人就会犯下另一个大错：
工具越多，Agent 越强。
实际上通常是：
工具越多，Agent 越懵。
工具设计有个特别朴素的原则：
如果人分不清该用哪个工具， 模型一定分不清。
所以：
- 一个工具只干一件事
- 输入输出别玩花活
- 返回结果要“短、准、结构化”
工具不是给 Agent 加能力， 是帮它少犯错。
六、Few-shot 是“示范动作”，不是“百科全书”
很多 Prompt 翻车，是死在 Few-shot 上的。
典型症状是：
“我怕模型出错，干脆把所有 case 都塞进去。”
最后：
- Prompt 巨长
- 模型注意力稀释
- 该学的没学会
正确姿势是：
- 选3～5 个典型路径
- 教“决策模式”，不是覆盖所有情况
- 尤其要放最容易犯错的例子
示例是范式，不是说明书。
七、长任务不加记忆，Agent 一定失忆
你指望一个上下文窗口，让 Agent 连续工作半小时以上？
那基本属于：
让金鱼背圆周率。
真正能跑起来的 Agent，一定有两样东西：
- 外部记忆
- 保存状态
- 保存关键决策
- 上下文压缩
- 定期总结
- 清掉历史噪音
Agent 能不能“连续干活”， 本质上是记忆工程，而不是 Prompt 工程。
八、单 Agent 扛不住，就别硬撑
当你发现 Prompt 越写越长、 Agent 越来越不稳定时，
通常不是你写得不够好， 而是该拆 Agent 了。
一个好用的结构是：
- 主 Agent：规划 + 汇总
- 子 Agent：深度检索 / 长推理 / 专项分析
子 Agent 怎么回来？
👉只带摘要，不带原文。
这是控制上下文规模的终极解法。
一句话总结
Agent 不是不聪明， 是你给它的上下文太随意。
Prompt 只是门面，上下文工程才是地基。
当你开始把：
- 角色
- 预期
- 状态
- SOP
- 工具
- 记忆
都当成“工程资产”来设计时，Agent 才会从“玄学玩具”，变成一个能稳定交付的系统。
思考时刻
如何让不懂技术的人能够快速构建一个领域专家 Agent？下次我们再继续聊聊 Anthropic 是如何用 Skill 来让 Agent 具备可组合、可扩展的领域专业能力的
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
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- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。