在当今人工智能的快速演变中，AI智能体（Agent）被寄予厚望，成为实现自主操作、复杂任务处理的关键。但是，什么真正让一个AI智能体变得“聪明”呢？答案不在于模型的庞大参数，也不完全在于巧妙的Prompt工程，而是在于它如何理解、利用并管理上下文（Context）。最近，LangChain和Manus两个团队关于“AI Agent架构”的深度分享，引发了行业内关于“上下文工程”（Context Engineering）的热烈讨论，成为推动AI表现跃升的核心动力。
这场会议展示了两种截然不同的路线：一边强调基于大模型和Prompt优化的前沿技巧，另一边则强调通过有序的上下文管理，赋予AI持续记忆和自主思考的能力。虽然目标都是让AI具备更强的执行能力，但路径完全不同。理解这一点，需要我们深入挖掘“上下文”的内涵。
传统的工作流设计，往往是将任务拆解成离散的环节，每一步由人类预定义、严格控制，完全是“被动执行”。而AI智能体的真正魅力在于其主动性——它们可以自主规划、组织信息、调用知识，实现“思考”与“行动”的结合。这一切的核心，都离不开“上下文”。
滚滚而来的大模型，固然参数庞大，但如果没有有效的上下文管理机制，模型的表现仍然有限。不如说，模型的“智慧”在于它能否将过去的对话、背景信息以及任务目标融入到下一步的决策中——这正是“上下文工程”的任务。
在实践中，研究者们提出的“上下文管理”策略包括：构建动态的记忆系统，将对话历史、用户偏好、环境信息有机结合；设计高效的上下文导入机制，使模型能在有限的上下文窗口中最大化信息的利用；同时，通过构建一个“参谋部”式的上下文处理架构，让智能体像拥有一个智能的参谋团队，能够实时调用相关信息，制定行动计划。
举例来说，如果你在构建一个多轮对话系统，传统做法可能是每轮都让模型“从零开始”，但通过有效的上下文工程，你可以为模型提供一份经过整理的“参谋手册”，让它随时可以查阅重要信息，甚至自己决定何时更新信息、何时调用特定的知识库。如此，AI不再是简单的应答机器，而是具备“记忆”与“自主思考”的智能体。
LangChain团队强调，通过链式调用（Chain）和工具集成，将上下文不断延伸、丰富，使得每一轮对话都在一个有条不紊的“信息战场”中展开。而Manus团队则提出，将上下文看作“智能的血液”，利用动态记忆和自主存储，让智能体在面对复杂、多变的环境时，依然能保持“灵活性”和“持续性”。
这场辩论背后，反映出了未来AI的核心——“有意义的上下文”。它不是简单的历史记录，而是AI赋予自己知识体系的一部分，是它动态学习、主动规划的基础。上下文工程的成败，将直接决定AI的“理解力”和“执行能力”。
总之，AI智能体的“聪明”，不仅在于模型有多大，更在于它如何通过精准而高效的上下文管理，变得“知情、记忆、思考”。未来的AI，必然是一场关于“上下文”的持久战，一场将信息整合、记忆存储、主动决策融为一体的革新。掌握了上下文工程，就掌握了AI的未来主权。
