在人工智能飞速发展的今天，我们拥有了像GPT-4这样前所未有强大的通用大模型。然而，如何将这些“聪明的引擎”转化为可靠、高效且经济的AI智能体（Agent）产品，却是一门充满挑战的全新工程科学。近期，AI智能体项目Manus的开发者分享了他们宝贵的实战经验，其核心论点振聋发聩：对于构建真正可用的AI智能体，精巧的上下文工程（Context Engineering）远比模型微调更具决定性。
这篇文章深入探讨了Manus团队从“随机研究生下降”（Staggering Graduate Student Descent）——一个描述其手动、反复试验过程的戏谑之词——中提炼出的六大核心原则。这不仅是对“提示词工程”的升维，更是为所有AI应用开发者提供了一张宝贵的“战壕地图”。
核心转向：为何押注上下文工程？
在项目之初，Manus团队面临一个关键抉择：是耗费数周微调一个专用模型，还是基于前沿模型的上下文学习能力进行快速迭代？他们选择了后者。战略考量很明确：上下文工程能将产品迭代周期从数周缩短至数小时，更重要的是，它能让产品与日新月异的底层模型解耦。这使得AI产品能像“水涨船高的船”，充分享受模型进步的红利，而非被特定技术版本锁死的“海床上的柱子”。
这套思想体系，将我们从对单个提示词的优化，引导向对智能体与世界交互的完整信息流（Context Flow） 的设计与管理。
原则一：围绕KV缓存设计——性能与成本的生命线
在生产环境中，KV-cache命中率是AI智能体最关键的单一指标，直接关系到延迟和成本。由于智能体任务通常是“高输入、低输出”（例如，100个token的上下文输入，只为了生成一个几token的工具调用指令），有效利用KV缓存能带来高达10倍的成本效益。
- 实践要点：
- 保持前缀稳定：系统提示中避免使用时间戳等变量。
- 上下文只追加：确保历史记录不可变，并保证JSON等数据结构序列化的顺序确定性，防止因微小差异导致缓存失效。
- 明确缓存断点：在必要时手动标记缓存边界。
评论：这一原则将高层应用逻辑与底层推理框架特性深度耦合，是算法构思与计算经济学完美结合的典范，提醒开发者“优雅的理论”必须脚踏“成本的实地”。
原则二：遮蔽而非移除——“外科手术式”的工具管理
当智能体拥有的工具过多时，它会变得“选择困难”，容易犯错。许多人想到的方案是按需动态加载工具，但这会频繁破坏KV缓存，反而让模型更加困惑。
Manus的解决方案更为精妙：使用状态机配合Logits Masking。系统并不从上下文中移除工具定义，而是在解码的瞬间，根据当前任务状态，“外科手术式”地掩蔽掉不可用工具的token概率，从而在不破坏上下文历史的前提下，引导模型做出正确选择。
评论：这是一种“无损”的上下文管理策略，它展示了从“物理修改上下文”到“逻辑引导生成”的思维跃迁，是实现复杂任务流中智能体稳定性的关键。
原则三：文件系统即终极上下文——赋予智能体无限记忆
即便是128K甚至更长的上下文窗口，在面对真实世界的复杂任务时也常常捉襟见肘，并且存在成本高、性能下降（“迷失在中间”）等问题。简单的截断则意味着不可逆的信息丢失。
Manus将文件系统视为一个无限容量、天然持久化的外部记忆。智能体被训练成能够主动、按需地读写文件，从而将长期状态“外包”出去。例如，网页内容可以被移除，但只要保留URL和本地文件路径，智能体就能在需要时恢复信息。
评论：这不仅是对LLM核心局限性的优雅回应，更是一种深刻的“认知外包”哲学。它超越了被动式的RAG（检索增强生成），让智能体学会了主动记忆管理，这与人类使用笔记、草稿等外部工具的认知方式高度一致。
原则四：通过复述操控注意力——对抗目标的遗忘
在执行包含数十个步骤的漫长任务时，智能体很容易偏离最初的战略目标。Manus的智能体通过一个简单的行为来对抗这种“认知漂移”：持续维护并重写一个名为 todo.md 的任务清单文件。
这种“复述”（Recitation）行为，不断将全局计划推到上下文窗口的末尾，使其始终处于模型注意力的“近期范围”内。这是一种极其聪明的、用自然语言引导模型注意力、强化任务目标的“认知脚手架”。
评论：这个看似简单的技巧，是一种优雅的“注意力操控术”。它揭示了通过塑造上下文内容，可以有效弥补当前Transformer架构在长程依赖上的不足，是一种四两拨千斤的工程智慧。
原则五：拥抱失败——将错误转化为学习的阶梯
开发者的本能是隐藏和清理智能体的错误尝试。然而，这恰恰剥夺了模型最宝贵的学习机会。Manus的经验是：将失败的动作、错误信息和堆栈跟踪完整地保留在上下文中。
当模型看到一次失败的记录，这次交互就成了一个强烈的负样本信号。整个上下文历史因此变成了一个针对当前任务的、动态的“微型在线学习数据集”，模型在下一次决策时会隐式地更新其信念，从而避免重蹈覆覆。
评论：这一原则标志着从传统软件工程“错误规避”到机器学习“从错中学”的范式转变。作者提出的**“错误恢复能力是真正代理行为的试金石”**，是一个极其深刻的洞见，它为我们衡量智能系统的鲁棒性和“真智能”提供了新的维度。
原则六：打破模式——警惕少样本学习的陷阱
大语言模型是卓越的模仿者。如果上下文中充满了高度重复的成功示例（Few-shot Examples），智能体在处理相似任务时就会陷入僵化的行为模式，丧失灵活性。
Manus的对策是在行动和观察记录中引入受控的、结构化的多样性——例如，使用不同的措辞模板、在格式上加入微小的噪音等。这种受控的随机性有助于打破模式，调整模型的注意力，防止其对上下文中的特定模式产生“路径依赖”。
评论：这提醒我们，上下文不仅要提供信息，还要注意其“信息熵”。一个过于单一、纯净的上下文反而会使智能体变得脆弱。构建一个既有指导性又具多样性的上下文，是通往鲁棒AI的关键。
结论：智能体的未来，一次构建一个上下文
《构建Manus的经验教训》为我们描绘了一幅清晰的蓝图：在通往通用人工智能的道路上，强大的“引擎”（底层模型）必须与精巧的“传动系统”（上下文工程）相匹配。它所揭示的，是一种融合了认知科学洞察与底层工程现实的全新方法论。
尽管这门“艺术”目前还依赖于大量的“手动”探索，但它无疑指明了方向。未来的挑战在于如何将这些宝贵的直觉系统化、自动化，并建立能够有效评估智能体鲁棒性与适应性的全新范式。毫无疑问，智能体的未来，将由一个个精心设计的上下文所构建——而我们，正处在这场伟大工程的开端。
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