上下文窗口预算速查表：让每个 Token 物有所值
blaizedsouza · x · 2026-08-20
Agent 常因上下文窗口充满噪音而失败。文章提出了一套上下文预算策略：
- 预留系统规则空间：优先保证指令完整性。
- 保持用户目标简短：避免目标描述占用过多资源。
- 按相关性限制检索记忆：只召回最相关的内容。
- 截断工具结果：这是通常隐藏浪费的地方，需严格控制。
- 为最终答案留余量：确保模型有空间生成输出。
- 测量各部分 Token 消耗：找出最大的浪费源。
核心原则是将上下文窗口视为稀缺资源，而非垃圾场。
「编程与Agent」频道最新
- Autonomous OS 发布：号称机器人的“安卓”系统 — dee_hw · 2026-08-20
- 上下文窗口不是记忆：学生开发者开源LLM记忆管理框架 — Cohere_Labs · 2026-08-20
- 开发者实测：Replit Free Mode 5 小时内完成项目开发未受限 — amasad · 2026-08-20
- safe-fix-mcp：测试驱动的安全死代码清理工具 — pamela-0 · 2026-08-20
- 实测 Grok Bot：仅演示一次即学会处理报销单 — eyishazyer · 2026-08-20
- Nous Agent 新特性：支持自学习与多模型自由切换 — NousResearch · 2026-08-20