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AI Agent 进阶架构：渐进式披露和动态上下文管理

当 Agent 做到一定复杂度，问题往往不在模型能力本身，而在上下文怎么给、工具怎么给、流程怎么控。同一套模型，有的团队能把它用成「能稳定交付的执行系统」，有的团队只能得到「偶尔灵光一现的聊天机器人」，差距就在架构。

早期提示词工程里，上下文基本是静态的：一次性把提示词写好，然后让 LLM 自己发挥。随着架构的演化，，上下文变成动态的，它会「收」和「放」：

收（Contract）：渐进式披露。屏蔽无关信息，减少 Token 消耗，聚焦注意力。（解决“准确性”）
放（Expand）：动态注入。根据交互状态，主动引入外部话题、记忆片段或世界观设定。（解决“丰富性”与“持续性”）

这是一种系统架构策略：用有限 Token 去管理无限信息，用非确定性模型去执行标准化流程。

1. 三个典型瓶颈：Context、工具、SOP

复杂 Agent 基本都会遇到三个主要的问题：

  1. 上下文爆炸（Context Explosion）
    文档、代码、历史对话、用户画像、任务状态……你不可能全塞进 Prompt。硬塞进去也会出现“Lost in the Middle”，关键信息被淹没。

  2. 工具过载（Tool Overload）
    工具越多，定义越长，Token 越贵；更严重的问题是：工具选项越多，模型选择正确工具的概率越低，尤其是多个工具功能相近时。

  3. 执行不可控
    当我们希望它按 SOP 做事（先检查、再验证、最后提交），它却容易跳步、漏步，或者为了“把话说圆”而瞎编执行结果。

「渐进式披露 + 动态上下文管理」就是对这三件事的统一解法：不要一次把世界交给模型，而是让模型在每一步只看到它此刻需要看到的东西。

2. 渐进式披露

渐进式披露不是少给信息，是分阶段给信息

有人把渐进式披露理解成省 Token。省 Token 是结果，不是核心。

核心是：把一次性的大上下文，拆成多轮的决策—反馈—再决策。每一步只给与当前决策相关的最小信息面，减少噪音，让模型的注意力更集中，也让系统更可控。

一个直观的工程化表述：

  • 不是构建一个「全量 Context」
  • 而是维护一个「可增长的 Context」，并且增长受控

你会看到两个动作交替出现：

  • Contract（收缩）：隐藏、裁剪、摘要、替换为索引
  • Expand（扩张）：按需加载片段、工具子集、记忆、世界观、流程状态

3. 数据层

传统做法，使用 RAG 很容易走向粗暴：检索到的内容直接拼进 Prompt，能拼多少拼多少（可以配置）。结果通常是两种：

  • Token 变贵，延迟变长
  • 模型注意力被稀释，反而更不准

渐进式披露在数据层的落地方式，是把「获取信息」做成连续的动作序列，而不是一次性拉满。

参考 AI Conding 很贴近工程实际的步骤：

  • 初始 Prompt 只有任务描述
  • AI 发现信息不足，发起 ls 或 grep 请求
  • 系统只返回 ls 的结果（文件名列表），而不是文件内容
  • AI 选中目标，发起 read_file
  • 系统这时才披露文件内容

这里关键点不是 ls/grep/read_file 这些名字，而是信息披露粒度：

  • 先给目录/索引（低成本，低噪音）
  • 再给片段（命中后才扩大）
  • 最后给全文（只在确认需要时才给）

3.1 披露层级建议：L0 到 L3

可以把上下文分成几层，这里定义的层级不是标准答案，但思路是这么个思路：

  • L0：任务和约束
    用户需求、输出格式、禁止事项、成功标准。L0 必须稳定，尽量短，长期驻留。

  • L1：证据索引
    文件列表、章节目录、数据库表名、日志摘要、搜索结果标题。只给“在哪里”。

  • L2：证据片段
    命中的段落、代码片段、表结构、关键日志区间。只给“相关部分”。

  • L3：证据全量
    全文档、完整文件、长对话历史。尽量少用，只在确实需要通读时开放。

系统要做的事是：让模型先用 L1 做定位，再用 L2 做判断，最后才允许 L3 进场。这样不仅省 Token，还可以减少模型在噪音里自我发挥的空间。

3.2 动态注入

动态注入常见误区：用户问 A，你检索 A；用户又问 B，你把 A+B 都塞进去；几轮后上下文就乱了，且不可控了。

比较常用的做法是引入「上下文预算」和「淘汰策略」：

  • 每轮允许注入的 Token 上限（硬预算）
  • 驻留区（长期有效，例如用户身份、偏好、当前任务）
  • 工作区（当前步骤的证据片段）
  • 冷存区（旧证据移出，保留索引或摘要）

淘汰的对象通常是“旧证据全文”，不是“任务状态”。任务状态丢了，模型就会重复问、重复做；证据全文丢了，大不了重新检索。

4. 工具层

工具越多越强这件事，在 Agent 里是反的：工具越多，模型越容易犹豫、选错，甚至编造「我已经调用了某某 工具」。

渐进式披露在工具层的做法是：分层路由，按需可见。

参考一个很实用的层级披露思路：

  • Root 层只披露 5 个大类工具：代码类、文档类、部署类、数据库类、通知类
  • 模型先选大类，例如“我要查数据”-> 数据库类
  • 下一轮 Prompt 才披露数据库相关的具体工具，例如 sql_query, get_table_schema

我们可以把它当成「工具菜单」：

  • 第一屏：只显示一级菜单
  • 点进去：才显示二级菜单
  • 系统控制可见性，而不是让模型在 100 个工具里裸选

4.1 工具披露带来的三个工程收益

  1. Token 控制更直接
    大量工具的 schema 描述会花费大量的 Token。层级分发能把「工具定义成本」分摊到多轮，而且只在需要时支付。

  2. 工具选择准确率提升
    选项少，模型更容易做对；更重要的是，减少「近义工具」同时出现。

  3. 安全策略更好落地
    不该给的能力，默认不可见。你不需要在 Prompt 里反复警告“不要调用某某工具”，直接让它看不见。

4.2 「工具可见性」本质是一种权限系统

很多团队权限做在网关、做在后端鉴权，但 Agent 的权限还应该做在“可见性”上：

  • 看不见：降低误用概率
  • 看得见但不可用：模型会反复尝试，浪费回合
  • 可用但有条件：需要把条件变成流程状态的一部分（下一节讲 SOP）

5. SOP 层

SOP 层就是当前很火热的 Skills，且不仅仅是 Skills，它是把流程写进披露逻辑，而不是写在提示词里

企业场景里，最怕的是「看似完成、实际没做」，而这在大模型的输出中很常见。让模型「请遵循 SO」”意义不大，它会漏步骤，而且它很擅长把漏掉的步骤用语言补上。

渐进式披露在 SOP 上的落地方式，是在我们的系统里做“流程锁”：上一步没通过，下一步的工具就不出现。

参考一段很清晰的流程控制（关键点直接引用）：

  1. 阶段一（Lint）：系统只披露 Lint 工具和当前 Diff，隐藏 Commit 工具
  2. 阶段二（Test）：Lint 返回 Success 后，系统才披露 Test 工具
  3. 阶段三（Commit）：只有测试通过，系统才披露 git_commit

这套逻辑解决的是“话术不可信”的问题：模型可以说“我已经测试通过”，但系统的状态机不会因为它一句话就放行。放行只能来自可验证的工具回执。

5.1 SOP 控制要点

把「检查点」设计成机器可判定

SOP 最容易失败的地方是检查点含糊，比如“确保无问题”“确认完成”。Agent 体系里要改成：

  • 有工具回执的：以回执为准
  • 没有工具回执的：以人工确认或外部系统状态为准
  • 不能验证的：不要当作放行条件

能自动化判定，就不要让模型自评。

6. 为什么要引入 Agent Skill

这里本质是一种是工程分层，当然也是概念包装。

很多人会问：这些用代码控制不就行了，为什么还要提 Agent Skill？

把 Skill 当成一个架构抽象，会更容易把系统做稳：它解决的是解耦、复用、状态感知。

这里把关键逻辑说透：

6.1 Skill 是「上下文的容器」，用完即走

没有 Skill 时，你往往会得到一个越来越大的系统提示词：把所有话题、所有工具、所有规则都塞进去。结果就是注意力迷失、指令冲突、Token 爆炸。

有 Skill 后，你把「某一类任务需要的提示词 + 可用工具 + 知识入口」封装到一起：

  • 需要时加载
  • 不需要时卸载
  • 上下文保持干净

这和「渐进式披露」是同一件事：Skill 是披露的载体。

6.2 Skill 是「动态注入」的边界

动态注入真正难的是边界：注入多少、注入什么、何时撤回。

Skill 让边界清晰：

  • 注入不是“往 Prompt 拼字符串”
  • 注入是“激活某个 Skill”，让它把需要的最小信息面带进来

系统因此更容易做预算、做审计、做回放。

6.3 Skill 让路由变成可维护的系统，而不是靠直觉写 prompt

复杂 Agent 一定会路由：用户一句话可能触发“查资料 / 写代码 / 安抚情绪 / 改流程 / 发通知”。

Skill 体系下，路由的输出是“激活哪些 Skill”，而不是“写一段更长的提示词”。这会直接改善维护体验：

  • 你能统计每个 Skill 的触发率、成功率、平均 Token
  • 你能对某个 Skill 单独迭代，而不牵一发动全身
  • 你能为不同用户、不同权限加载不同 Skill 组合

7. 动态上下文管理

动态上下文管理要管理「状态 + 证据 + 权限」。

把上下文当成一段文本来拼接，迟早失控。更合理的视角是：上下文是系统状态在模型侧的投影。

建议把上下文拆成四类对象，每一类有不同的生命周期：

  1. 任务状态
    当前处于哪个阶段、已完成哪些检查点、下一步允许做什么。它要短、稳定、结构化，尽量每轮都带。

  2. 证据
    检索片段、工具输出、外部信息。它要可引用、可追溯、可淘汰。

  3. 偏好与长期记忆
    能影响输出风格或长期策略的东西。它不该频繁变化，变化要可控，最好有写入门槛。

  4. 能力与权限
    工具可见性、工具可用性、流程放行条件。它是约束，不是参考建议。

8. 可执行的架构清单

按“先做什么更值”排：

  1. 先做工具可见性控制
    工具分层，默认只给 Root 类目；按分支披露具体工具。

  2. 把 SOP 变成状态机放行
    上一步成功回执出现，下一步工具才可见。失败就停在当前阶段，不要让模型口头放行。

  3. 把上下文分区：驻留区 / 工作区 / 冷存区
    驻留区短且稳定；工作区有预算；冷存区只保留索引/摘要。

  4. 先索引后片段的披露策略
    任何大文本资源都先给目录、标题、命中位置，再给片段，不要一上来就全文。

  5. Skill 化你的上下文与工具组合
    让“动态注入”从拼 Prompt 变成“加载/卸载 Skill”。一开始不需要 100 个 Skill，把高频的 5–10 个先做稳。

  6. 把观测补齐
    记录每轮：披露了哪些证据、开放了哪些工具、触发了哪些 Skill、用了多少 Token、是否命中检查点。没有这些数据，后面很难迭代。

9. 小结

一个成熟的 Agent 系统，外观上像在聊天，内部其实在跑一套受控的执行架构：

  • 信息不是一次塞满，而是按步骤披露
  • 工具不是全量开放，而是按层级开放
  • 流程不是靠自觉，而是靠状态机约束
  • 记忆不是越多越好，而是可写入、可淘汰、可追溯

把这四件事做好，Agent 会越来越像一个靠谱的执行系统：该问的问清楚，该查的查到证据，该做的按流程做完，做不到就停下来，不会硬编。

这就是「渐进式披露 + 动态上下文管理」的价值：不是让 Agent 说得更像，而是让它做得更稳。

以上。