本文探讨AI Agent设计模式，重点关注上下文工程与管理。随着Agent任务复杂度增加，上下文被视为有限资源需高效管理。文章介绍了赋予Agent计算机访问能力、多层级动作空间、渐进式披露、上下文卸载与缓存、隔离上下文及演化学习等设计模式。未来发展方向包括学习型上下文管理、多Agent协同和长期运行Agent的抽象，帮助构建更高效、可扩展的AI Agent系统。
作者：Lance Martin| 日期：2026年1月9日
2025 年以 Meta 以超过 20 亿美元收购 Manus，以及 Claude Code 达到 10 亿美元年化收入规模而告终。在这里，我将基于我最喜欢的一些博客、论文和文章，探讨这些以及其他流行 agent 中的一些常见设计模式。
我们正在逐渐接近能够长期运行的自治 agent。@METR_Evals 报告称，agent 的任务长度每 7 个月就会翻一倍。但其中一个挑战在于：随着上下文变长，模型的表现会变差。@trychroma 报告了“上下文腐烂”，@dbreunig 概述了各种失败模式，而 Anthropic 在这里对此进行了说明：
上下文必须被视为一种具有递减边际收益的有限资源。就像人类有限的工作记忆一样，LLM 也有一个“注意力预算”。每增加一个 token，都会消耗这部分预算。
基于这一点，@karpathy 阐述了上下文工程的必要性：
上下文工程是一门精细的艺术与科学，其目标是在上下文窗口中填入恰到好处的信息，以支撑下一步行动。
高效的 agent 设计在很大程度上可以归结为上下文管理。下面我们来探索一些来自我最喜欢的博客、论文和文章中的常见思想。
赋予 Agent 一台计算机
@barry_zyj 和 @ErikSchluntz 将 agent 定义为由 LLM 自主引导其行动的系统。在过去一年中已经变得非常清晰的一点是：agent 会从对一台计算机的访问中显著受益，这为它们提供了诸如文件系统和 shell 这样的原语。
文件系统为 agent 提供了持久化上下文。shell 允许 agent 运行内置工具、CLI、提供的脚本，或者它们自己编写的代码。
我们已经在许多流行的 agent 中看到了这一点。Claude Code 作为一个“生活在你的电脑上”的 agent 脱颖而出。Manus 使用的是一台虚拟计算机。而这两者在根本上都使用工具来控制计算机，正如 @rauchg 所总结的那样：
编码 agent 的基本抽象是 CLI……这源于 agent 需要访问操作系统层这一事实。将 Claude Code 理解为“面向操作系统的 AI”会更加准确。
多层级动作空间
Agent 通过调用工具来执行动作。为 agent 提供工具变得越来越容易（例如通过 model context protocol）。但是，这也会带来问题：
随着 MCP 使用规模的扩大，工具定义会挤占上下文窗口，而中间工具结果还会消耗额外的 token。
工具定义通常会被直接加载进上下文。以 GitHub MCP 服务器为例，它拥有 35 个工具，其工具定义大约有 2.6 万个 token。如果工具数量更多，且功能存在重叠，还可能会让模型产生困惑。
许多通用型 agent 实际上只使用了数量出人意料地少的工具。@bcherny 提到，Claude Code 使用的大约只有十几个工具。@peakji 表示 Manus 使用的工具少于 20 个。Amp Code 的 @beyang 也谈到，他们是如何精心裁剪动作空间，只保留少数几个工具的。
那么，agent 如何在限制工具数量的同时仍然执行广泛的动作呢？答案是将动作从工具调用层下推到计算机层。@peakji 将 Manus 的动作空间解释为一种层级结构：agent 使用少量原子工具（例如 bash 工具）来在虚拟计算机上执行操作。bash 工具可以调用 shell 工具、CLI，或者直接编写并执行代码来完成任务。
CodeAct 论文展示了 agent 可以通过编写并执行代码来串联大量动作。Anthropic 在这里对此进行了说明，并强调了 token 节省方面的优势，因为 agent 不需要处理每一步的中间工具结果。@trq212 展示了一些使用 Claude 的实际示例。
渐进式披露
Agent 需要知道有哪些动作是可用的。一种做法是将动作放在工具调用层，并在一开始就将工具定义加载进上下文。
但我们已经看到了一种趋势：为了更好地进行上下文管理，开始采用渐进式披露。这是一种设计模式，即只在一开始展示最核心的信息，而在需要时才逐步揭示更多细节。
在工具调用层，一些 agent 会对工具定义进行索引，并按需检索工具，甚至可能使用搜索工具来封装这一过程。
对于 shell 工具或已安装的 CLI，@peakji 表示 Manus 只是在 agent 指令中提供一份可用工具列表。然后，agent 会在需要时通过 bash 工具调用--help（或类似方式）来了解某个工具的具体用法。
MCP 服务器也可以从工具调用层下推到计算机层，从而实现渐进式披露。Cursor Agent 会将 MCP 工具描述同步到一个文件夹中，向 agent 提供一个简短的工具列表，并允许 agent 仅在任务需要时才读取完整描述。Anthropic 和 Cloudflare 都讨论了类似的 MCP 管理思路。
Anthropic 的 skills 标准也使用了渐进式披露。@barry_zyj 和 @MaheshMurag 在一次演讲中对此进行了说明：skills 是包含 SKILL.md 文件的文件夹。每个文件的 YAML frontmatter 会被加载进 agent 指令中，使 agent 能够自行决定是否需要读取完整的 SKILL.md 内容。
卸载上下文
通过计算机，另一件可以做的事情是将上下文从 agent 的上下文窗口卸载到文件系统中。Manus 会将旧的工具结果写入文件，只有在卸载带来的收益开始递减时才进行总结。
Cursor Agent 也会将工具结果和 agent 轨迹卸载到文件系统中，使 agent 在需要时可以再将其读回上下文。
这两种做法都有助于应对一种合理的担忧：上下文压缩（也就是总结）可能会导致有用信息的丢失。
将上下文卸载到文件系统中还可以用于引导长期运行的 agent。一些 agent 会将计划写入文件，并周期性地读回上下文，以强化目标，或者验证其工作结果。
缓存上下文
Agent 通常将上下文管理为一系列消息列表。每次行动产生的上下文都会被追加到这个列表中。@irl_danB 曾提出一个有趣的观点：
Agent 使用线性的聊天历史。而软件工程师的心理模型更像是一个调用栈：任务被压入，完成后再弹出。
考虑通过移除或添加上下文块来改变会话历史是很有意思的。但在设计上下文变更方式时，有一个重要的现实因素：如果没有 prompt caching，agent 的成本可能会高到无法接受，而 prompt caching 允许 agent 从某个提示前缀处恢复执行。
Manus 将“缓存命中率”称为生产级 agent 最重要的指标，并指出：使用支持缓存的高容量（高单 token 成本）模型，可能反而比不支持缓存的低价模型更便宜。@trq212 也指出，如果没有缓存，像 Claude Code 这样的编码 agent 在成本上是不可行的。
隔离上下文
许多 agent 会将任务委派给拥有隔离上下文窗口、工具或指令的子 agent。一个明确的使用场景是可并行化的任务。@bcherny 提到，Claude Code 团队在代码审查中使用子 agent，分别独立检查不同类型的问题。类似的 map-reduce 模式也可用于更新 lint 规则或数据库迁移等任务。
长期运行的 agent 也会使用上下文隔离。@GeoffreyHuntley 提出了“Ralph Wiggum”这一概念，即一个反复运行 agent，直到计划被满足的循环。对于长期任务而言，往往不可能将全部内容放入单个 agent 的上下文窗口中。上下文存储在文件中，而 agent 之间可以通过 git 历史来传递进度。
Anthropic 描述了一种 Ralph 循环的实现方式：由一个初始化 agent 来建立环境（例如计划文件、追踪文件），然后由子 agent 从计划文件中分别处理各个任务。@bcherny 也提到，Claude Code 使用 stop hooks 在每一轮 Ralph 循环之后验证工作结果。
演化上下文
围绕 agent 的持续学习已经引起了大量关注。我们希望 agent 能像人类一样从经验中学习并不断改进。一些研究表明，agent 在实际部署中失败的原因之一在于其无法适应或学习。
@Letta_AI 讨论了“token 空间中的持续学习”，即通过更新 agent 的上下文，而不是模型权重，来实现学习。各种方法的共同点在于：回顾过去的 agent 轨迹或会话，并据此更新上下文。
这种模式可以应用于任务特定的提示。GEPA 的做法是：收集 agent 轨迹，对其进行评分，反思失败原因，并提出多种任务特定的提示变体用于后续测试。
这一模式也可以应用于开放式记忆学习。我曾在 Claude Code 上测试过类似的想法：将会话蒸馏为日记条目，在多个日记之间进行反思，并用其更新 CLAUDE.md。
这同样可以应用于 skills。@Letta_AI 给出了一个示例：通过反思轨迹来提炼可复用的流程，并将其作为新技能保存到文件系统中。
未来方向
一些模式已经逐渐清晰：赋予 agent 一台计算机，并将动作从工具调用层下推到计算机层；使用文件系统来卸载上下文并实现渐进式披露；使用子 agent 来隔离上下文；随着时间推移演化上下文以学习记忆或技能；通过缓存来节省成本和延迟。
未来一年中，还有许多开放性挑战值得关注。
学习型上下文管理
上下文管理可以包括手工设计的压缩提示、子 agent 的生成、上下文卸载时机与内容的选择，以及如何随着时间演化上下文以实现学习。苦涩的教训表明，计算能力或模型规模往往会超越这些手工方法。
递归语言模型的研究表明，LLM 可能学会自行进行上下文管理。agent 框架中大量的提示或支架，可能最终会被模型本身吸收。
这在记忆方面尤为有趣。这与“睡眠时计算”的工作有一定关联，该研究表明 agent 可以在离线状态下思考自身上下文。可以想象，agent 自动反思过去会话，并据此更新自身记忆或技能；或者直接反思自身长期积累的记忆，以便更好地整合并为未来任务做准备，就像人类一样。
多 Agent 协同
随着 agent 承担更大规模的任务，我们很可能会看到大量 agent 并发协作。当前的 agent 在共享上下文方面仍然存在困难：每个动作都隐含决策，而并行 agent 在缺乏彼此工作可见性的情况下，容易做出相互冲突的决策。
像 Gas Town 这样的多 agent 项目非常有趣：它使用一个多 agent 协调器，通过 git 进行工作追踪，设置一个对整个工作区具有完整上下文的“市长”agent，并通过合并队列和角色分工来协调数十个并发的 Claude Code 实例。
长期运行 Agent 的抽象
长期运行的 agent 需要新的基础设施：对 agent 行为的可观测性、人工审查的钩子，以及在出现问题时的优雅降级。当前的模式仍然较为粗糙。Claude Code 使用 stop hooks 在每次迭代后验证工作，Ralph 循环通过 git 历史追踪进度。但目前还没有针对 agent 可观测性、通用调试接口或人类参与监控的标准模式。随着 agent 运行时间变长，我们可能需要新的抽象来管理它们。
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