ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);border-radius: 6px;background: color-mix(in srgb, rgb(15, 76, 129) 8%, transparent);">前言ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">在人工智能领域，构建一个高效、可靠的智能体（AI Agent）是众多团队的核心目标。然而，如何让智能体在复杂环境中稳定运行、高效决策，并持续优化自身行为，始终是技术落地的关键挑战。Manus团队在开发过程中，选择了一条不同于传统模型训练的道路——ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">上下文工程（Context Engineering）。通过精心设计模型输入的上下文结构，他们实现了快速迭代、成本控制与性能提升的平衡。Manus团队揭秘在上下文工程中的六大核心实践，为智能体开发者提供可借鉴的经验。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);border-radius: 6px;background: color-mix(in srgb, rgb(15, 76, 129) 8%, transparent);">一、KV缓存：智能体性能的隐形杠杆ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">在智能体的运行过程中，ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">KV缓存命中率是决定延迟与成本的核心指标。与传统聊天机器人不同，智能体需要处理多轮工具调用与环境交互，每次迭代都会在上下文中积累大量历史信息。例如，Manus的平均输入输出令牌比高达100:1，这意味着模型需要反复处理冗长的上下文，而KV缓存的优化能显著降低计算开销。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">实践要点：
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">1.稳定提示前缀：避免在系统提示中加入动态内容（如时间戳），否则会破坏缓存连续性。2.仅追加上下文：禁止修改历史动作或观察结果，确保序列化格式的确定性。3.显式标记缓存断点：在需要时手动插入断点，避免缓存过期导致性能下降。通过上述优化，Manus在使用Claude Sonnet模型时，将缓存token的成本从3美元/百万token降至0.3美元/百万token，实现了10倍的成本缩减。
二、动态工具管理：掩码替代删除
随着智能体能力的扩展，其工具库会迅速膨胀。传统方法通过动态加载工具来减少上下文负载，但Manus团队发现，频繁修改工具定义会破坏KV缓存，并导致模型混淆。例如，当历史动作引用了已删除的工具时，模型可能产生无效输出或幻觉。
解决方案：
- •状态机掩码机制：通过掩码（Masking）技术限制模型在特定状态下的可选动作，而非动态增删工具。例如，在用户输入阶段强制模型直接回复，而非调用工具；在浏览器操作阶段仅允许选择以
browser_开头的工具。 - •结构化命名规范：为工具设计统一前缀（如
shell_表示命令行工具），便于通过前缀掩码实现批量控制。
这种方法既保留了工具库的完整性，又避免了缓存失效与模型困惑。
三、文件系统：无限上下文的终极方案
尽管现代大模型的上下文窗口已扩展至128K token，但在处理网页、PDF等非结构化数据时，仍可能面临容量不足或性能下降的问题。Manus团队的创新在于将文件系统作为外部化内存，让模型按需读写文件，而非将所有信息塞入上下文。
可恢复压缩：仅保留数据的可检索标识（如URL或文件路径），而非原始内容。例如，网页内容可被移出上下文，仅保留链接供后续重新加载。
这种设计不仅降低了上下文负载，还为状态空间模型（SSM）等非Transformer架构提供了潜在的优化路径。
四、用自然语言“操控注意力”
通过todo.md文件动态维护任务清单，将全局目标持续注入上下文末端，防止模型在长任务中偏离目标。
五、错误保留：让模型从失败中学习
在多步骤任务中，失败是不可避免的。传统做法是隐藏错误、重置模型状态或调整生成温度，但Manus团队选择了一条更有效的路径——将错误信息保留在上下文中。
实践效果：
- • 当模型观察到过往动作的失败记录（如工具调用错误或环境反馈）时，会隐式调整其内部信念，降低重复错误概率。
- • 错误恢复能力成为衡量智能体成熟度的重要指标，但这一特性在学术研究与公开基准测试中仍被低估。
通过保留错误日志，Manus的任务完成率显著提升，尤其是在复杂场景（如批量简历筛选）中，模型能主动规避已验证的无效策略。
六、打破少样本陷阱：增加上下文多样性
少样本提示（Few-shot Prompting）虽能提升模型输出质量，但在智能体场景中可能导致行为僵化。例如，当上下文中充斥相似动作-观察对时，模型会过度模仿历史模式，忽视当前任务的最优解。
优化策略：
- •结构化变异：在动作与观察中引入微小变化（如不同序列化模板或格式噪声），打破重复模式。
- •动态样本筛选：根据任务阶段选择相关性高但多样化的历史案例，避免过度拟合特定路径。
这一策略在Manus的简历筛选任务中表现突出，模型不再机械重复相同动作，而是根据候选人差异动态调整评估策略。
总结
Manus团队的实践表明，上下文工程是连接模型能力与智能体行为的关键桥梁。通过优化KV缓存、工具管理、文件系统交互等环节，开发者能显著提升智能体的效率、稳定性与适应性。尽管上下文工程仍是一门实验性科学，但Manus通过四次架构重构总结出的方法论，已为行业提供了宝贵的参考。
未来，随着状态空间模型与外部记忆机制的成熟，上下文工程将进一步推动智能体向自主、可靠的方向演进。对于开发者而言，掌握这一技能不仅是技术优化的需求，更是构建下一代AI应用的核心竞争力。
智能体的未来，始于每一次上下文的精心设计。
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