# AI Agent (1/3)：核心技術 Context Engineering 基本概念解說

來源：https://www.youtube.com/watch?v=urwDLyNa9FU

這是我嚐試利用模型自主性的整理出來的課程內容，自行切斷、自行整理，再做一些微調之後看是不是有機會也分享給社群。

## AI Agent 的核心技術
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時間：00:00:00 ~ 00:01:08

重點：
今天我們要繼續上 AI Agent 的課程，這堂課比較偏向科普性質。整個課程內容會分成三個部分：首先是 AI Agent 背後的核心技術，也就是 Context Engineering；接著是 AI Agent 之間的互動方式；最後，我們會探討 AI Agent 對我們未來工作可能帶來的衝擊。

我們就從 Context Engineering 開始講起。

大家可能會覺得這部分內容有點似曾相識，因為很多 Context Engineering 的技術其實已經在 OpenClaw 裡面實作過了。不過，這堂課比較特別，它會引用大量的論文，而且這些論文都是非常新的，可能是幾個月甚至半年前的成果。

雖然上週我們已經提到很多技術，但今天會從一個不同的角度來談 Context Engineering，所以大家還是要留意，在深入討論 Context Engineering 之前，先了解一下這個架構很重要。

## 語言模型
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時間：00:01:08 ~ 00:03:08

重點：
在談 Context Engineering 之前，我們先回顧一下為什麼需要這個概念。

我們知道，語言模型（LLM）本質上就是做文字接龍：你給它一個輸入（Prompt），它就接一段話出來。但這個回應不一定只是文字，它可能是一個「使用工具的指令」。

當這個指令被執行，環境裡面的程式會得到一個輸出。當我們要把這個工具的輸出再傳給語言模型時，有個非常重要的原則要記：你不能只給它工具的輸出。

因為語言模型只會「活在當下」，它只會處理當前的輸入，不會記得之前發生過什麼。所以，當我們把工具的結果傳回時，必須把「人類最初給的命令」＋「語言模型自己操控工具的指令」＋「工具的實際輸出」，這三部分全部接在一起，組成一個非常長的輸入，再丟給語言模型。

這個步驟會反覆發生：如果模型決定使用第二個工具，得到輸出後，傳給模型的輸入，依然必須是「所有歷史事件的串接」＋「新的工具輸出」。

然而，這裡會遇到一個難點，就是語言模型的輸入長度是有限的，它無法處理無限長的輸入。這就是為什麼我們需要 AI Agent 來管理這個流程。

## AI Agent
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時間：00:03:08 ~ 00:04:43

重點：
這就是為什麼我們需要 AI Agent。它其實是一個介面，放在語言模型（LLM）和人類或外部環境之間。你可以把它想像成 LLM 的「守門人」或「經紀人」，它負責決定 LLM 最終能看到什麼資訊。

所以，所有來自外界的輸入，都會先經過這個 AI Agent。

雖然 OpenClaw 只是 AI Agent 的一個例子，但它本身其實非常原始，可以把它當成初代的原型。未來一定會有更多進展，我們現在看到的只是基礎概念。

AI Agent 的核心工作，就是為 LLM 篩選和選擇內容。這代表 LLM 真正看到的，都是經過 AI Agent 篩選、長度適當的輸入。

這裡有一個很重要的技術點：這個輸入的長度不能太長（因為 LLM 的輸入有上限），也不能太短（否則 LLM 就會失去上下文，不知道前面發生了什麼）。

因此，AI Agent 必須做的事情，就是產生一個長度合適的輸入。這種幫 LLM 管理輸入長度、確保資訊流暢的過程，就叫做 **Context Engineering**。

## Context Engineering

重點：
剛才是對 Context Engineering 的概念性介紹。如果用程式語言來描述，可以這樣理解：

當我們沒有做 Context Engineering 時，語言模型與外界的互動，就像一個從 1 到無限大的 `for` 迴圈。每次循環，新的 Context 都是把舊的 Context ($C_t$)、當前的輸入 ($I_t$)，以及模型的回應 ($O_t$) 全部加起來，形成新的 Context ($C_{t+1}$)。

但如果我們做了 Context Engineering，唯一改變的就只有最後更新 Context 的步驟。雖然模型接收輸入和 Context 得到輸出這部分不變，但我們不會直接把輸入和輸出接到 Context 上，而是會透過一個比較複雜的操作 $F$ 來處理。

這個 $F$ 就是 Context Engineering 的核心，它負責定義如何將舊的 Context、當前的輸入和輸出，轉換成一個新的 Context ($C_{t+1}$)。

## Context Engineering - 壓縮
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時間：00:04:43 ~ 00:08:56

重點：
**💡 為什麼需要 Context Engineering？**
最核心的需求就是「壓縮」。因為語言模型的輸入長度是有限的，如果歷史紀錄太長，模型就處理不了。

**💡 實際應用舉例：**
1. **OpenClaw 的做法：** 它可以內建一個 `compaction` 功能。它不會把所有歷史紀錄都帶進去，而是會用某個語言模型把很長的歷史紀錄，提煉成一段簡短的摘要，再接上新的資訊。
2. **其他方法：** 即使是比較簡單粗暴的方法，例如當工具輸出非常長時，直接將這段長文截斷，改成「這裡曾經有個工具的輸出，就到此為止」，其實也是有效的。

總之，Context Engineering 就是定義這個複雜的轉換函數 $F$，讓 AI Agent 知道如何聰明地管理和更新它的記憶體（Context）。

## SWE-bench
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時間：00:08:56 ~ 00:12:24

重點：
這個方法其實蠻實用的，它引用了一篇去年的論文，主要在 SWE-bench (Software Engineering) 這個場景下，比較了幾種處理工具輸出的方式：

1. 直接使用原始的工具輸出。
2. 用語言模型（LLM）對上下文進行壓縮/摘要。
3. 把工具輸出替換成一個佔位符（Observation Masking）。

**【背景知識：SWE-bench】**
SWE-bench 是一個軟體工程的任務，目的是讓語言模型像一個真正的軟體工程師一樣，接收一個 GitHub Repo 和一個 Issue，然後去解決這個 Issue。雖然任務很有挑戰性，但目前很多 LLM 在這類任務上表現得非常好。

**【實驗結果分析】**
圖表比較了「正確率」（縱軸）和「成本/Token 消耗」（橫軸）。

* **黑色點（Raw Agent）：** 代表沒有做任何壓縮，直接把所有環境資訊都丟進去。雖然表現不錯，但成本（Token）消耗最高。
* **紅色方塊（LLM 壓縮）：** 用 LLM 進行上下文壓縮。結果發現，它的表現和原始 Agent 差不多，但成本明顯降低，證明 LLM 壓縮是有效的。
* **藍色三角形（Observation Masking）：** 這是用佔位符替換工具輸出。它的表現和 LLM 摘要（紅色點）非常接近。

**【重點發現與陷阱】**
雖然 LLM 摘要和 Observation Masking 的表現很接近，但 LLM 摘要並不能保證在所有情況下都更穩定或更好。

雖然壓縮通常能省錢，但有一個例外：**「軌跡延長現象」（Trajectory Extension）**。

當我們進行壓縮後，雖然輸入的內容變短了，但因為某些步驟資訊丟失了，LLM 會誤以為它需要重新執行已經做過的步驟。這樣導致它執行的步驟反而變多了，最終消耗的 Token 成本可能根本沒有下降。

## Context Engineering - 壓縮
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時間：00:12:24 ~ 00:13:13

重點：

關於這兩種壓縮方式，大家可能會想，到底哪一個比較好呢？其實答案是，它們是可以同時運用的。

論文最後提出的方法就是，不同的壓縮技術可以結合使用。他們試出來的最佳策略是：

1. **前期階段：** 先用「Observation Masking」的方法，把工具的輸出內容先縮短。
2. **但要注意的是，** 即使只是把工具輸出換成一句摘要，我們的 Context 還是會逐漸變長。
3. **當 Context 累積到某個程度之後，** 之後就可以再用「Summarization」的方式，一次性把非常長的輸入內容直接壓縮縮短。

所以，把這兩種方法（Observation Masking + Summarization）搭配使用，才能達到最好的效果。

## Context Engineering - 壓縮
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時間：00:13:13 ~ 00:14:56

重點：

關於工具的輸出處理，我發現一個很重要的技巧。

當我們執行完工具後，如果把完整的輸出內容都塞進去，上下文就會變得非常長。但其實很多時候，我們根本不需要整篇的內容，可能只需要其中一個摘要或某一段資訊。

所以，比起直接把工具的輸出當成文字放進去，我建議的做法是：把這些內容先存成一個外部檔案（例如 `log1.txt`）。

這樣做的好處是，我們在後續的提示詞裡，只需要放一句話，例如「詳見 log1.txt」，而不是把大段文字貼進去。這樣能讓上下文保持乾淨，不會被過長的資料佔滿。

如果語言模型有一天真的需要知道工具當初輸入或輸出了什麼，它也可以再執行一次工具，直接讀取這個外部檔案，就能「重拾記憶」，知道原始的內容了。這樣就既能保持上下文的精簡，又不會丟失資料。

## Morty's Mind Blowers
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時間：00:14:56 ~ 00:16:09

重點：

這讓我想到了《Rick and Morty》裡的一個情節。在第三季，Morty發現了家裡一個地下室，裡面裝滿了Rick的記憶，每個記憶都存在一個管子裡。這些記憶很多都是讓人感到難堪的，不論是Morty不小心害人，或是Rick自己發音被糾正的糗事。

當Morty發現自己大半生的記憶也都在這些管子裡時，他非常激動，結果就跟爺爺打了一架，兩人的記憶都消失了。

最近重看這部劇，我覺得從有了AI Agent之後，很多科幻電影或小說裡的情節，好像就沒那麼神奇了。舉例來說，Morty最新一季裡那個「電影製造機」，只要輸入腳本就能輸出電影。現在看來，這技術根本已經很接近現實了，畢竟現在很多短片都是用AI生成的。

總體來說，這種「記憶清除再讀取」的故事，現在看來已經不像以前那麼遙遠的科幻概念了。這對我們理解語言模型，會是一個很有趣的切入點。

## Memory
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時間：00:16:09 ~ 00:17:40

參考論文：
- A-MEM: https://arxiv.org/abs/2502.12110
- Mem0: https://arxiv.org/abs/2504.19413
- Memory OS: https://arxiv.org/abs/2506.06326

重點：
對於語言模型來說，所謂的「記憶」，其實就是把當前上下文的內容，儲存到外部的資料庫或硬碟裡，之後再讀取出來。

所以，語言模型的記憶機制，其實是模型在特定時間點，能夠自主執行「儲存內容」的指令。當我們要把資料存到硬碟裡時，不同的文獻有不同的儲存方式：

1. **Graph 結構：** 可以把資料建成圖形狀，這樣在之後搜尋時，就能更清楚了解不同記憶之間的關聯性。
2. **時間標記：** 或是幫記憶標上時間，這樣我們就能知道要存取哪個時間段的記憶，或是哪些是比較新的記憶。

接下來的重點就是，模型必須能夠執行「抽取記憶」的指令。我們需要研究的就是：如何讓模型在適當的時機，能夠從原本的 Prompt 裡，把需要的記憶抽取出來，並從外部的檔案系統中讀取回來。

這方面（AI Agent 的記憶機制）的研究非常廣泛，我這裡列了一些參考的論文，大家可以參考看看。

## Context Engineering
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時間：00:17:40 ~ 00:20:38

重點：
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### 🧠 筆記：Context Engineering 與記憶的整合

**一、Context 的結構修改（加入記憶）**

我們需要對原本的 Context Engineering 公式做一個調整，把「記憶」的概念加進去，讓定義更精確。

原本的 Context $C$ 其實可以被拆成兩部分：
1. **$P$ (Process/Promptable)：** 這是會被丟進語言模型（LLM）的資訊。
2. **$M$ (Memory)：** 這是存在硬碟（Disk）中的資訊。

所以，Context $C$ = $P$ + $M$。

**💡 核心概念：** Context 其實包含了兩種資訊：一部分是能餵給 LLM 的，另一部分是存到硬碟裡的。

**二、演算法的差異點**

左邊和右邊的演算法，除了 Context $C$ 之外，唯一不同的地方在於呼叫 LLM 時的輸入變數：
* 輸入變數從 $C_t$ 變成了 $P_t$。
* 這代表我們只需要把 $C$ 中準備要給 LLM 看的部分（也就是 $P$），餵給 LLM 即可。其他部分就留在硬碟裡。

**三、更新 $P$ 和 $M$ 的流程**

當我們更新 Context $C_t$ 時，會分別更新 $P_{t+1}$ 和 $M_{t+1}$：

* **Load Memory (讀取記憶)：** 當我們從硬碟讀取記憶時，會更新 $P$ 的部分。
* **Save Memory (儲存記憶)：** 當我們要把記憶存到硬碟時，會更新 $M$ 的部分。

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**📚 術語釐清：Context vs. Prompt**

我在課堂上發現，大家常常會混用 Context 和 Prompt 這兩個詞，但其實它們有區別：

1. **Context (C)：** 這是指整個演算法的 $C$。它包含了 AI Agent 經歷過的一切事情，所以它涵蓋了「會被輸入 LLM 的部分」和「存在硬碟的全部部分」。
2. **P：** 這是 Context 的一部分，專指「真正會被輸進 LLM 的部分」。
3. **Prompt：** 這是指實際傳給 LLM 的輸入。

**📌 關係總結：**
* Context $\rightarrow$ 整個歷史記錄（$P+M$）。
* $P$ $\rightarrow$ 準備給 LLM 看的部分。
* Prompt $\rightarrow$ $P$ 的一個子集。

**重點提醒：** Context 不一定會成為 LLM 的輸入，只有 Context 的一部分（$P$）才會被作為 Prompt。雖然在文獻或討論中常混用，但理論上還是可以區分開來的。

## Summarization for Agent
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時間：00:20:38 ~ 00:23:29

參考論文：
- ACON(Agent Context Optimization): https://arxiv.org/abs/2510.00615

重點：
我們剛才提到做摘要時，其實就是呼叫語言模型，讓它把一段記憶做摘要。雖然現在的語言模型都有摘要的能力，但有一篇論文叫 ACON 發現，模型在做摘要時，常常會出錯。

這個失敗並不是說它沒辦法產生摘要，而是把摘要放回 Prompt 之後，原本能答對的問題，反而做不對了。這現象就叫做 **Context Collapse**。

這代表在壓縮資訊的過程中，損失了一些重要的資訊。如果損失的是關鍵的指令，模型就會非常容易出錯。就像之前 Meta 的研究例子，AI 幫人收信時，把「郵件必須經過人類同意」這個最重要的指令給壓縮掉了，模型就開始不聽指令了。

所以，做摘要時，我們不能只是普通的壓縮，必須要想辦法告訴模型：哪些資訊是絕對不能丟掉的。

ACON 論文的解法很特別：它利用了另一個語言模型，用來生成「反饋」（feedback）。

這個過程是這樣的：
1. 收集一些資料，這些資料是模型在「摘要後」做錯的例子。
2. 讓第二個模型看這些失敗的例子，然後分析：「為什麼摘要會讓結果變差？」
3. 第二個模型就會把這個分析寫成一段文字，這就是 **feedback**。

這個 feedback 本質上只是一段文字，它沒有改變負責摘要的模型的參數。但下次當有新的任務進來時，我們把這段 feedback 給它看，就能讓它知道：「在做摘要時，哪些資訊是重要的，如果漏了可能會導致任務失敗。」

所以，雖然模型的參數沒有改變，但它因為看到了這個 feedback，讓它更知道該如何做摘要，能更符合人類的期待，表現就會更好。這就是 ACON 的核心機制。

## Summarization for Agent
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時間：00:23:29 ~ 00:24:59

重點：
ACON 這個方法真的很有效。它是在 AppWorld 上運作，目的是讓語言模型能夠操控許多 App，去執行比較複雜的任務。其實這跟現在 AI Agent 做的事情是一樣的。

所以可以知道，AI Agent 能夠組合各式各樣的程式來完成複雜任務的能力，其實早就已經有這樣的基準測試（Benchmark）來評量了。

這個圖表橫軸是「峰值 Token 量」（peak token），代表整個 Prompt 中 Token 最多的程度；縱軸則是正確率，當然是越高越好。

重點是，如果我們只是用一般的 LLM 進行壓縮，在 AppWorld 這個基準測試上，有時候結果反而會變差。雖然壓縮後 Token 量變少了，但正確率就會下降。

不過，當它使用 ACON 這個作法時，也就是讓語言模型更專注於做「任務需要的摘要」，它得到的結果（紫色點）就不同了。它不僅能減少所耗費的 Token 量，表現（準確率）也變得更好。這就是 ACON 的核心價值。

## SUmmarization augmented Policy Optimization(SUPO)
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時間：00:24:59 ~ 00:26:40

參考論文：
- SUmmarization augmented Policy Optimization(SUPO): https://arxiv.org/abs/2510.06727

重點：
在 ACON 那篇論文裡，模型是完全沒有經過訓練的。當然，如果想訓練模型，也有相關的論文，我會引用這裡一個例子：嘗試用一個專門做「上下文壓縮」的 LLM 來做 Fine-tuning。

但我們一般訓練模型時，都需要輸入和一個正確的答案（Ground Truth）。但如果我們做摘要，實際上我們根本不知道「正確的摘要」應該長什麼樣子，也不知道什麼樣的摘要對任務最有幫助。

所以，在訓練這個模型時，我們必須用「強化學習」（Reinforcement Learning）的方法。它的流程是：讓模型先產生一個摘要，然後不只到此為止，而是要讓它繼續去解整個任務。直到最後解完任務，我們才會判斷它有沒有做對。做對就是「正向獎勵」（Positive Reward），做錯就是「負向獎勵」（Negative Reward）。

用強化學習的方式來訓練這個摘要模型。

不過，這裡有一個重點：做摘要的語言模型，跟負責執行工具指令的模型，其實是同一個模型。所以，我們訓練的目標，不只是讓摘要寫得更好，而是讓模型整體的能力都提升了。它不僅學會了如何做摘要，更學會了如何根據這個簡短的摘要去執行後續的任務。

總之，訓練 LLM 的目標，是讓它在「Agent」這個情境下，能做得更好。

## 壓縮：何時？
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時間：00:27:42 ~ 00:28:16

重點：
到目前為止，我們還沒有明確定義「什麼時候」應該開始進行壓縮。雖然直覺上覺得當 Context 太長時就該壓縮，但具體長到什麼程度才該啟動呢？

如果看 OpenClaw 的做法，它其實採用的是一條寫死的規則：只要長度超過某個上限，就直接開始壓縮。

這就引出了個問題：為什麼要用寫死的規則？難道不能讓語言模型自己決定什麼時候要壓縮嗎？

根據前人的文獻發現，語言模型其實非常不喜歡「壓縮」這個過程，對它來說，壓縮等同於「抹除記憶」。它對這種無緣無故的記憶消失會產生強烈的排斥感。

這就像一個角色（例如 Morty）發現自己大半生的記憶被藏起來時，會非常生氣。所以，語言模型也是一樣，它不喜歡記憶突然消失。即使我們給它一個「工具」，告訴它這個工具會抹除過去記憶的某些部分，它聽了也不會高興，甚至會抗拒執行這個工具。這篇論文甚至嘗試逼迫模型接受這種操作。

他嘗試逼迫模型使用一個叫做 `erase` 的工具，這個工具的功能就是會抹除模型部分的記憶。

實驗的流程是，我們告訴模型，當我們輸入「reflection」（反省）時，它就必須執行這個 `erase` 工具。

結果發現，當人類強制輸入「reflection」，並且限制模型只能執行 `erase` 時，模型並沒有照做。它會繼續執行它原本的工作，這代表語言模型其實不喜歡被抹除記憶。

所以，這件事顯示了模型對於自身記憶的保護機制，這點之後我們需要思考怎麼處理。

## 壓縮：何時？
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時間：00:28:16 ~ 00:30:21

參考論文：
- AgentFold: https://arxiv.org/abs/2510.24699

重點：
所以，我們來看一篇名為 AgentFold 的論文。

大家會發現，因為模型本身不太喜歡「抹除」或「壓縮」自己的記憶，所以像 OpenDevin 這種系統，當 Context 超過上限時，會用一種強制執行（forced execution）的方法，執行一個叫 `memory flush` 的動作，讓模型自己開始壓縮記憶。

AgentFold 論文做的事情，就是訓練模型使用一個壓縮記憶的工具，這個工具就叫做 `fold`（折疊）。

這個 `fold` 工具需要兩個輸入：一是我們要壓縮的對話範圍（從第幾步到第幾步），二是我們最好能留一個小紙條（sticky note）來記錄，這樣內容寫什麼，也可以讓語言模型透過這個工具自己決定。

舉例來說，如果前面有很冗長的步驟，我們就可以用 `fold` 指令，把這段文字替換成一句精簡的總結。

講到這裡，可能會覺得，前面不是說模型不喜歡壓縮記憶嗎？那這裡怎麼能做到？

其實這篇論文正好呼應了這個研究發現。因為 AgentFold 的核心就是「使用壓縮記憶工具」，這必須透過訓練才能達到。所以他們是微調了模型的參數。這跟前面 ACON 的做法很不一樣，ACON 只是教模型做 summary，但這裡必須要調參數，才能逼迫模型使用這些壓縮工具。

論文裡甚至提到，他們試圖單純用 Prompt 讓模型自己去使用壓縮工具，但結果發現，模型很難穩定地做到。所以，壓縮這個能力，真的是需要另外進行訓練的。

## Subagent 可以視為自主壓縮
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時間：00:30:21 ~ 00:31:58

重點：
上週我們提到了 sub-agent 的概念。其實可以把 sub-agent 看作是一種「自主的壓縮行為」。

當模型在某個時間點產生一個使用工具的指令（叫做 `spawn`）時，它就會啟動一個 sub-agent。這個 sub-agent 仍然是跟主語言模型互動的，它的 context 裡會包含一個 subtask，告訴它要做什麼。

它會把任務傳給語言模型，語言模型再給它一個回覆，可能是指令，或是工具的輸出。這個互動會一直持續下去。

直到 sub-agent 執行一個叫做 `return` 的工具。`return` 的作用是把 sub-agent 最終的輸出或資訊，傳給主 Agent。

重點來了：當 sub-agent 執行完 `return` 之後，它之前所有的操作和對話紀錄，都會從 context 裡被「抹除」。所以，這其實就是一種自動的記憶刪除或壓縮機制。

原本的對話紀錄會一直累積，但一旦執行了 `return`，這一段對話紀錄就通通不見了，上下文就從 `return` 的資訊開始重新計算。

## Subagent 可以視為自主壓縮
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時間：00:31:58 ~ 00:34:17

重點：
為了讓大家更直觀地了解 sub-agent 是怎麼運作的，我截了一張圖，它很清楚地展示了 sub-agent 對於 context 長度的影響。

這是一個很複雜的問題，舉例來說，假設我們讓 Agent 幫你找一篇論文。Agent 看到問題後，會先開始搜尋相關文章。每次 Agent 執行一個動作，它的 context 都會逐漸變長，所以圖上就記錄了這個 context length。

但因為語言模型具備產生 sub-agent 的能力，它會先啟動一個 sub-agent 去搜尋論文。找到相關論文後，它不會把所有資訊都傳回給主 Agent，而是只把論文的標題傳回，這樣整個 context 就被縮短了。之後，主 Agent 又會再啟動一個 sub-agent 去執行另一個任務，像是驗證作者數量。這時候 context 又會逐漸伸長，等找到作者資訊後，context 又會再次縮短。

所以，從 context engineering 的角度來看，sub-agent 的作用就是對 context 進行「自主的壓縮」。每次分裂一個 sub-agent，就代表某一段的 context 之後會被壓縮掉。每次產生 sub-agent，你就可以累積 context，但 sub-agent 結束後，那一段 context 就會消失。這就是為什麼 context 的長度會呈現鋸齒狀的上升和下降。

另外，圖裡特別說明，如果沒有 sub-agent，所有的 context 都是不斷累積的，最終會超過語言模型能處理的 token 上限（可能累積到十萬多個 token）。因此，能夠產生 sub-agent 是一個非常重要的能力。不過，就像剛才說的，語言模型本身其實不喜歡自主做壓縮，所以 sub-agent 這個能力就非常關鍵了。

## Subagent 可以視為自主壓縮
簡報：003605.jpg
時間：00:34:17 ~ 00:36:05

重點：
所以，sub-agent 這個能力其實不是天生的，它需要經過後天訓練才能具備。雖然現在很多模型，像是把 OpenClaw 接到 Claude 上，看起來好像有這個能力，但這可能並不是一個自然原生的能力，而是需要特別的訓練才能達成的。

這篇論文就是針對如何訓練這種 sub-agent 的能力。他們採用了強化學習（Reinforcement Learning）的方法來訓練語言模型，目標是讓模型能得到正確的答案。

但他們發現，如果只用「答案是否正確」來當作學習的訊號，模型是學不會正確產生 sub-agent 的。因為如果目標只是得到正確答案，模型自然會選擇最簡單的方式，而不是非得去產生 sub-agent。

所以，我們必須加上額外的獎勵（reward）來「逼迫」或「誘導」模型使用 sub-agent 這個工具。

舉例來說，他們會設計一些懲罰機制：
1. 如果主幹的 Context 太長，就會受到懲罰，這會迫使模型不得不分裂出 sub-agent 來分擔內容。
2. 如果 sub-agent 提前把問題全部解完，導致產生 sub-agent 的意義消失了，也會受到懲罰。
3. 如果 sub-agent 做出超出範圍的行為，也會受到懲罰。

就是透過這些複雜的獎勵和懲罰機制，才能夠成功地訓練語言模型使用 sub-agent 這個工具。

## 過濾
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時間：00:36:05 ~ 00:38:24

重點：
到目前為止，我們討論的都是「壓縮」技術，也就是當 context 過長時，再把內容縮短。但這只是治標，我們能不能從根本上解決問題，一開始就不要讓 context 過長呢？

要做到這一點，就必須分析一下，到底什麼樣的資訊會導致 context 過長。我看了兩篇論文，它們的分析結果非常一致。

第一篇論文分析了在沒有做 context engineering 的情況下，模型在整個對話歷程中做了什麼。它發現，在所有 token 中，佔據比例最高的是所謂的 **Observation**，高達約 84%。Observation 指的就是來自外界的輸入，像是模型讀了一個檔案，或者工具執行後產生的長篇輸出，這些外部資訊佔了絕大部分的 context。

另外一篇論文的結論也幾乎一樣。

還有第三篇論文，主要聚焦在軟體工程（Software Engineering），它發現當模型在做程式碼修改和執行時，佔用 context 的比例分佈很不均：
* 執行程式碼：約 12%
* 修改程式碼：約 11.8%
* 但最主要的，是讀取程式碼，佔了 76% 的 context，因為它把整個專案（repo）的程式碼都讀進來了。

所以，這就引出了核心問題：有沒有辦法直接從源頭上，阻止這麼大量的文字資訊進入 context 呢？

## 過濾
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時間：00:38:24 ~ 00:40:03

重點：

因為一開始直接把太多文字塞進去，所以有論文提出了一個想法：我們或許應該在讓語言模型（LM）處理資料之前，就先做一個「過濾」的步驟。

一般我們讀一個檔案或文件時，常用的做法是：LM 輸出一個指令（例如：「我要讀一個 log 檔案」），然後一個叫做 `read` 的工具會把整個檔案的內容，原封不動地一次性餵給 LM。但如果這個 log 檔案非常大，有時候 LM 會處理不過來。

所以，我們需要一個更聰明的 `read` 工具。

我們不應該只讓 LM 說「我要讀這個檔案」，而是要讓它更具體，例如：「我要讀這個檔案裡，跟修復 bug 有關的內容」。

這個 `read` 指令本身就必須夠聰明，它不只會打開檔案，更要能夠從裡面找出真正重要的部分，只把跟 bug fixing 有關的內容讀出來，讓 LM 的注意力能集中在重點上。

這代表這個 `read` 指令本身，需要加入一定的「智慧」（intelligence）。這篇論文其實就是訓練了一個小型語言模型來做這個 `read` 的功能，讓它能夠根據指令，找出最合適的內容，再傳給主要的 Agent 處理。

## 過濾
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時間：00:40:03 ~ 00:43:39

重點：
回顧一下 OpenClaw 處理 Memory 的部分，它其實用了兩個函式：`memory_search` 和 `memory_get`。

我們之前沒細講為什麼需要 `memory_get` 這個工具，因為 Memory 本質上只是個文字檔，用一般讀檔函式也能讀出內容。但 OpenClaw 設計這個特別的工具，主要是為了實現「過濾」的概念。

`memory_get` 不只接受檔案名稱，它還會額外傳入兩個數字，代表要從檔案的第幾行開始讀，以及總共要讀多少行。這樣做是為了防止 Memory 檔案資料量過大，把所有內容一次都塞進 LLM 的 Context Window，否則模型會「崩潰」。所以它只能從巨大的 Memory 檔案中，只取出一小段的內容。

具體流程是：`memory_search` 負責判斷要從哪裡找；然後結合 LLM 自己的判斷，再使用 `memory_get` 這個工具，只存取到需要的極小部分。

## 過濾：按需加載
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時間：00:43:39 ~ 00:44:34

重點：
另外，還有另一個「過濾」的概念，就是「按需加載」（On-Demand Loading）。

當我們讓 AI Agent 使用工具時，傳統的做法是把所有工具的指令和說明，全部塞進 LLM 的 System Prompt 裡。但這會讓 System Prompt 非常長，舉例來說，光是使用 GitHub 的工具，指令就會有 4600 個 Token。如果工具越來越多，模型很快就會超過 Context Window 的上限。

所以，工具這種東西應該要動態加載。過去比較傳統的方法是：根據使用者輸入的任務，先在一個巨大的工具資料庫裡搜尋，把相關的工具指令抽取出來，再讓模型知道有哪些工具可以用。

但這篇論文發現，這個方法其實有很大的限制。因為使用者的需求往往很模糊，難以用搜尋引擎準確判斷需要哪些工具。例如，如果使用者只是說「幫我修改這個 Bug」，但實際上模型可能需要先用「讀檔」工具，然後再用「編輯」工具，這兩個工具的順序和組合，是很難直接從使用者模糊的提問中讓搜尋引擎判斷出來的。

這篇論文提出的核心想法是：我們能不能讓語言模型（LLM）能夠動態地決定它自己需要使用哪些工具？

簡單來說，當LLM讀到任務指令後，它會先「想一想」，然後輸出一個工具的需求。接著，用這個需求去操控搜尋引擎，讓搜尋引擎找出它需要的工具。最後，LLM就可以使用這個工具來繼續完成任務。

這個機制其實跟OpenClaw裡面的「skill」概念很相似。重點在於，這個技能（skill）是採用「按需加載」（on-demand loading）的。我們不會把所有的技能都塞進到上下文（context）或提示詞（prompt）裡，而是只有在真正需要的時候，才從硬碟把這個技能讀出來，放到提示詞裡使用。

## Agentic Context Engineering

重點：
到目前為止，我們談的 Context Engineering 都是基於人類設計的，也就是說，我們是手動寫好固定的指令，讓程式依照這些指令來處理 Context。

但如果我們想讓 Context Engineering 更複雜、更有智慧，就會想到一個概念，叫做 **Agentic Context Engineering**。這個想法來自一篇論文，核心概念就是：把 Context Engineering 這個任務，交給語言模型自己來處理，而不是完全依賴人類設計。

簡單來說，原本是人類工程師設計的 Context，現在我們讓語言模型來當「工程師」自己想辦法優化 Context。

## Agentic Context Engineering
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時間：00:44:34 ~ 00:47:01

重點：

它的運作機制是：
1. 從一個初始的 Context 開始。
2. 語言模型接收 Context 和一個 Input，產生一個 Output。
3. 接著，我們會把 Context、Input 和 Output 全部串起來，形成一個新的 Context（我們稱它為 Context t+1）。
4. 這個過程會不斷重複（Context t+2...），讓語言模型持續地根據新的 Context 進行迭代。

不過，這裡有個重點要特別注意：雖然讓 LLM 自己處理 Context 的大部分內容，但我們通常會固定住一個 **System Prompt**。因為 System Prompt 包含了 AI Agent 本身的身份和最關鍵的資訊，這部分是不能隨意變動的。

所以，雖然 Agentic Context Engineering 讓 LLM 負責了 Context 的大部分優化，但我們還是需要把 System Prompt 當作一個固定不變的「核心 Context」來保護它。

## Agentic Context Engineering

重點：
提到 Agentic Context Engineering，早期的一個文獻是 Dynamic Cheatsheet，它把這個 context 稱為「小抄」（cheatsheet）。這個小抄的特點是會隨著時間不斷變化。

它的概念其實很簡單：就是呼叫一個語言模型，給它一段 prompt，然後告訴它我們這個 context 該如何改進，最後它就會把 $Context_t$ 轉換成 $Context_{t+1}$，就這樣結束了。

這裡的核心精神就是：用 prompt engineering 來做 context engineering。因為這段 prompt 寫得非常長，仔細看下來，它其實是要讓模型存下「未來可能用到的東西」，而不是存一些非常具體、只適用於當下任務的細節。例如，有效的策略、可以沿用一段程式碼，或是關鍵的發現，這些都可以存起來。但如果東西跟現在的任務沒有具體關聯，之後可能就用不上了，那就不需要存。

## Agentic Context Engineering
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時間：00:47:01 ~ 00:49:19

重點：

另一方面，像 Agentic Context Engineering 這篇 paper 做的就更複雜了。它把 $Context_t$ 到 $Context_{t+1}$ 的流程，設計成一個更複雜的步驟。它把 context 重新命名為「playbook」（守則手冊），希望語言模型能根據這個手冊來執行任務。

這篇 paper 實際做的事情，流程比較複雜，但重點是：它的 playbook 演化不是單一步驟，而是要經過三個語言模型分別進行不同的檢查。最後，它不會直接產生一個全新的 playbook，因為這樣可能會把舊的資訊弄壞。所以，它會產生一個「修改指令」，用這個指令去修改原來的 playbook，把 $Context_t$ 變成 $Context_{t+1}$，就像是讓一本舊的員工守則，變成了一本更新的版本。

## Agentic Context Engineering
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時間：00:49:19 ~ 00:51:35

重點：
提到另一篇論文，叫做《Recursive Language Model》，它其實也是「Agentic Context Engineering」的一個可能性。

這篇論文曾經非常有名，因為它號稱開發出一個可以處理無限長輸入的語言模型。但它真正做的事情，核心就是「Context Engineering」。

如果目前的 Context 實在太長了，怎麼辦？它會把大部分資訊放到硬碟（hard disk）裡，而只把極小一部分的 Context 載入到記憶體（memory）的 Prompt 裡。

這些存放在硬碟的資訊，會被記錄在一個叫做 **Metadata** 的地方。Metadata 只是非常簡短的資訊，例如：Context 總長度是多少、Context 被切成了幾段、這些區塊存放在哪裡等等。

用符號來說，硬碟裡的東西是 $M$，載入 Prompt 裡的才是 $P$。LLM 的工作就是根據 $P$ 的內容，去判斷它需要從 $M$ 裡尋找什麼資訊。

厲害的是，語言模型可以寫程式，用來對硬碟的內容進行搜尋。它會自主地知道要做 RAG（檢索增強生成），然後自己去硬碟搜尋資料，把這些資料拿出來，進而更新 Metadata，讓 $P_t$ 變成 $P_{t+1}$。

雖然論文討論了模型自主產生的模式，但我覺得這是否「神奇」，其實看個人。如果仔細看它的 Prompt，你會發現，做 Context Engineering 的 LLM 背後，其實需要的是 Prompt Engineering。它只是花了很大的力氣，不斷地暗示語言模型：「你直接做 RAG 吧！」讓語言模型寫了一個程式來執行 RAG。

所以，雖然從 Prompt 本身看來沒那麼神奇，但它的實際表現是非常優秀的。

## Agentic Context Engineering
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時間：00:51:35 ~ 00:52:25

重點：
不過，雖然原來的 GPT-5 已經是很厲害的模型，但它有一個限制，就是當輸入的內容越來越長，到某個長度之後，它就無法處理某些任務了。

這時候，像 All-Long 這種基準測試（benchmark）就是用來檢驗語言模型在處理超長上下文（context）時，表現是否穩定。

但後來加入了這個「遞迴語言模型」（Recursive Language Model）。因為它本身是一種上下文工程（context engineering）的方法，所以最大的優點是它可以外掛到任何現有的語言模型上。

舉例來說，如果把它外掛到 GPT-5 上，就能讓本來就很強的 GPT-5 變得更厲害。這樣即使輸入的內容非常長，像是長達 100 萬個 token，它在長上下文的測試上依然能做出不錯的效果。

## Context Engineering
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時間：00:52:25 ~ 00:53:05

重點：
今天這部分主要就是系統性地介紹了「Context Engineering」。

他們這邊有一個演算法，用來總結 Context Engineering 實際做的事情。另外，我們也了解到 Context 其實可以分成兩部分：一部分是 M，它存在於我們的硬碟裡；另一部分是 P，這個才是真正會當作 Prompt 丟給語言模型的內容。

最近有一系列新的研究，嘗試讓 Context Engineering 中最關鍵的「F」部分，不再需要由人類工程師來設計，而是可以交給語言模型來處理。所以，接下來要跟大家分享的重點，就是這個 Context Engineering 的應用。

## 全課總結
好的，我已經完整地閱讀了您提供的關於「上下文工程」（Context Engineering）的內容。這是一篇非常詳盡且結構化的技術分享，涵蓋了從基礎概念到前沿實踐的許多關鍵點。

為了更好地幫助您，我想確認一下您希望我根據這份材料做什麼？例如，您是希望我：

1. **總結核心概念？** (為您提煉出最重要的幾個知識點)
2. **結構化成筆記或大綱？** (方便您複習或分享給他人)
3. **回答特定問題？** (例如：「什麼是Context Engineering？」或「不同方法有什麼區別？」)
4. **進行比較分析？** (例如：比較不同上下文工程方法的優缺點)

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**💡 如果您只是想讓我為您總結這份材料的精華，我會這樣總結：**

這份材料的核心主旨是：**如何設計和管理輸入給大型語言模型（LLM）的上下文（Context），以提升模型的推理能力、記憶能力和任務完成的準確性。**

### 📚 核心知識點總結

#### 1. 什麼是上下文工程 (Context Engineering)?
* **定義：** 指的是系統性地設計、構建和優化輸入給 LLM 的上下文信息流，確保模型在處理任務時能接收到最相關、最完整、最及時的資訊。
* **目的：** 彌補 LLM 的「短期記憶」限制，讓模型能夠像人類一樣，在複雜的、多步驟的任務中保持一致性和連貫性。

#### 2. 關鍵的上下文管理技術 (Memory & Retrieval)
* **記憶機制 (Memory):** 讓模型記住過去的對話歷史。
* **短期記憶 (Short-Term Memory):** 僅保留最近的幾輪對話。
* **長期記憶 (Long-Term Memory):** 透過向量資料庫 (Vector DB) 和檢索增強生成 (RAG) 技術，將歷史對話或外部知識庫的相關片段檢索出來，作為上下文餵給模型。
* **檢索增強生成 (RAG - Retrieval-Augmented Generation):**
* **流程：** 接收用戶問題 $\rightarrow$ 在外部知識庫中檢索最相關的文檔片段 $\rightarrow$ 將這些文檔片段與原始問題一起組合成一個豐富的上下文 $\rightarrow$ 餵給 LLM 進行回答。
* **作用：** 讓模型回答的內容有事實依據，避免「幻覺」（Hallucination）。

#### 3. 進階的上下文構建策略
* **Prompt Engineering (提示工程):** 這是最基礎的層面，通過設計結構化的指令（如角色扮演、Few-Shot Learning）來引導模型。
* **Context Window Management:** 由於 LLM 的上下文窗口是有限的，必須學會「捨棄」不必要的資訊，只保留關鍵的摘要或關鍵點。
* **Agentic Workflow (智能體工作流):** 將複雜任務拆解成多個步驟，讓模型像一個「智能體」一樣，在每一步執行後，根據結果來調整和構建下一輪的上下文。

#### 4. 總結流程圖 (Conceptual Flow)
**[用戶輸入] $\rightarrow$ [記憶/檢索系統 (RAG)] $\rightarrow$ [構建的豐富上下文] $\rightarrow$ [LLM 模型] $\rightarrow$ [最終輸出]**

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**請告訴我您希望我根據這個總結，進一步進行哪方面的深化或調整！**

## 關鍵詞
- 這段文字內容非常豐富，涵蓋了從基礎的上下文管理到前沿的上下文擴展技術，結構清晰，邏輯連貫。我將其內容進行結構化整理，並提煉出核心概念，以便您能更全面地掌握這些知識點。
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- ## 🧠 核心主題：上下文管理與擴展技術 (Context Management & Expansion)
- 這段內容的核心在於探討如何讓大型語言模型（LLM）處理**超出其原生上下文窗口限制**的資訊，以及如何更智慧地管理和利用這些資訊。
- ### 💡 第一層級：基礎的上下文管理（Context Window Management）
- 這是指在模型能處理的有限空間內，如何有效組織和利用輸入資訊。
- * **核心概念：** 模型的「記憶容量」限制。
- * **關鍵技術（隱含）：**
- * **Prompt Engineering：** 透過設計提示詞來引導模型關注最重要的資訊。
- * **Context Summarization：** 將長篇輸入內容提煉成精華摘要，節省空間。
- ### 🚀 第二層級：上下文擴展與檢索（Context Expansion & Retrieval）
- 當資訊量超過模型原生上下文窗口時，需要外部機制來「擴大記憶」。
- * **核心概念：** 不將所有資訊塞進 Prompt，而是**按需檢索**。
- * **關鍵技術：**
- * **RAG (Retrieval-Augmented Generation)：** 這是最主流的技術。
- 1. **索引 (Indexing)：** 將外部知識庫（文件、資料庫）切塊並轉換成向量（Embeddings）。
- 2. **檢索 (Retrieval)：** 根據用戶查詢的向量，在知識庫中檢索出最相關的「上下文片段」。
- 3. **生成 (Generation)：** 將原始 Prompt + 檢索到的上下文片段，一起餵給 LLM 進行回答。
- * **目的：** 讓模型可以參考外部的、龐大的知識庫來回答問題，克服上下文限制。
- ### 🧠 第三層級：進階的上下文管理策略（Advanced Strategies）
- 這部分探討的是更精細、更自動化的上下文管理流程。
- #### 1. 記憶機制（Memory）
- * **概念：** 讓模型記住**多輪對話**的歷史資訊。
- * **應用：** 在聊天機器人中，系統需要維護一個對話歷史記錄（Conversation History），並將其作為上下文傳遞給模型。
- #### 2. 資訊篩選與優化
- * **概念：** 避免將所有歷史對話都傳給模型，造成「上下文污染」或「成本過高」。
- * **技術：**
- * **Summarization over Time：** 定期對舊的對話進行摘要，用摘要取代原始的長對話記錄。
- * **Sliding Window：** 只保留最近的 N 輪對話。
- ### 🌐 第四層級：前沿的上下文極限突破（State-of-the-Art）
- 這部分涉及更底層的模型架構或極致的上下文處理。
- * **概念：** 突破單純的「輸入長度限制」。
- * **關鍵技術（提及）：**
- * **長上下文模型 (Long Context Models)：** 指代那些原生支持極大上下文窗口的模型（如某些版本的 GPT 或 Claude）。
- * **Context Window 擴展方法：** 雖然沒有具體點名，但這類技術通常指代如 **Attention 稀疏化** 或 **KV Cache 優化** 等底層的架構改進。
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- ## 📝 總結與學習路徑建議
- 如果您是初學者，建議的學習順序是：
- 1. **理解基礎：** 什麼是上下文窗口？為什麼它會滿？
- 2. **掌握核心：** 深入學習 **RAG 流程**（這是目前企業級應用最核心的技術）。
- 3. **實戰應用：** 實作多輪對話的**記憶機制**（Memory）。
- 4. **進階研究：** 了解如何優化 RAG 的檢索階段（例如，使用多路檢索、重排序等）。
- **💡 關鍵詞彙總結：**
- * **Context Window (上下文窗口)**
- * **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**
- * **Embedding (嵌入)**
- * **Vector Store (向量資料庫)**
- * **Memory (記憶)**
- * **Summarization (摘要)**