ACE(Agentic Context Engineering) 概念
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[TOC]

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## 預備知識
### ACE 核心概念：會進化的系統提示(system prompt)
> ACE: Agentic Context Engineering, 代理式情境工程

- ### 把 context 當成「會長大的策略手冊（playbook）」
不是手寫一個固定 system prompt，而是讓系統把每次成功/失敗經驗，整理成一條條 bullet 策略，持續加進這本手冊。

- ### 相關角色
| 角色 | 任務 |
|------|------|
| **Generator** [ˋdʒɛnə͵retɚ] | 實際去做事的人 |
| **Reflector** [rɪˋflɛktɚ] | 事後檢討的人 |
| **Curator** [kjʊˋretɚ] | 整理攻略手冊的人|

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> 產生一份概念引導式(step-by-step)的教學，教會一般人認識 ACE (Agentic Context Engineering)
>
> -- by gpt-5 (2025/11/17)

## Step 0：一句話先講清楚 ACE 是什麼

> **ACE（Agentic Context Engineering）就是：
> 讓 AI 在「做事情」的過程中，一點一滴長出自己的攻略手冊（playbook），
> 下次遇到類似任務就照這本手冊做得更好。**

* 不改模型權重、不一定要再訓練
* 只是把經驗寫成規則／小重點，再放回提示（context）裡
* 所以它本質上是：**「會進化的系統提示」**

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## Step 1：先問一個簡單問題 —— 為什麼光改 prompt 不夠？

你可以這樣問一般人：

1. 「如果 AI 每次都像新來的新人，一切從零開始，你不會覺得很浪費嗎？」
2. 「既然 AI 幫你做了這麼多次任務，
有沒有辦法：**把成功經驗、踩過的雷，整理起來，讓它下次不要再犯？**」

傳統做法：

* 要嘛一直手動改 system prompt
* 要嘛花錢做 **微調（fine-tuning）**，而且很難解釋裡面學到了什麼

ACE 出現，就是為了解這個痛點：

> **讓「上下文」自己長大，而不是一直改模型本體。**

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## Step 2：先理解兩個關鍵名詞

### 2-1. 上下文（Context）

給 AI 的「所有額外資訊」，例：

* 系統提示：「你是一個旅遊規劃助手」
* 背景資料：文件、FAQ、RAG 抓到的段落
* 歷史對話：前幾輪談過的內容

它決定 AI **「現在像誰」**、**「知道什麼」**。

### 2-2. 攻略手冊（Playbook）

想像一家公司有：

* 新人手冊
* SRE 的 incident runbook
* 客服話術、常見 Q&A、危機應對 SOP

這些都是「**做事的策略 & 步驟**」，
ACE 就是要幫 AI 自動寫出這本 **AI 專用的攻略手冊**：

* 條列式 bullet
* 內容是「遇到什麼情況，要怎麼做」
* 可以被人看懂、審查、版本控制

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## Step 3：ACE 的核心想法（用白話講）

> **讓 AI：從一次次任務的「執行軌跡」，自己總結出「下次要怎麼做更好」，
> 然後把這些總結，變成會被重複使用的提示／規則。**

跟兩種東西區分一下：

1. **不是 GPT 長期記憶**

* GPT 記憶的是「使用者是誰、喜歡什麼」，讓對話更個人化
* ACE 記的是「怎麼完成某種類型的任務」，讓 **工作流程** 更好

2. **也不是微調模型**

* 微調：改的是「腦袋裡的權重」，黑箱、不好解釋
* ACE：改的是「給腦袋看的工作說明書」，透明、可讀、好審核

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## Step 4：三個角色 —— 用「公司裡的專案」比喻

ACE 裡面有三個角色，你可以用一個小公司來解釋：

### 4-1. Generator：實際去做事的人

* 類比：窗口 / 工程師 / 客服
* 他拿到：

* 使用者的需求（Query）
* 目前手上的攻略手冊（Playbook）
* 然後實際去：

* 打 API、查資料、下決策 → 這一整段過程叫 **Trajectory（執行軌跡）**

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### 4-2. Reflector：事後檢討的人

* 類比：做檢討會的同事
* 他會看：

* 這次流程哪裡成功？
* 哪裡卡住、犯了什麼錯？
* 然後寫出幾個 **「可以重複使用的心得 bullet」**，例如：

> - 遇到海馬 emoji 時，要說明「目前沒有海馬 emoji」，不要硬編一個。
> - 在某網站搜尋商品時，先用關鍵字 X，再用 Y，比較成功。

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### 4-3. Curator：整理攻略手冊的人

* 類比：知識管理 / 文件負責人
* 他會：

* 把 Reflector 寫出的 bullet 分類
* 決定哪些要加入、哪些要丟掉
* 更新成新的 **Playbook 版本**

更新方式很重要：

* 不是重寫整本，而是用 **Delta Context Items**：
一條一條小更新，
避免「越整理越短、最後什麼細節都不剩」這種 **brevity bias / context collapse** 問題。
- **備註**：
- **brevity bias**：過度簡化偏誤
> 字面是「偏好簡短的偏誤」，在 LLM/ACE 裡指：模型太愛把東西講得又短又精簡，結果細節都不見了。
- **context collapse**：情境崩解 / 脈絡崩解
> 本來用很多脈絡在幫模型，但因為太多／太雜，後來模型乾脆只抓到幾個碎片，原來的脈絡關係全部被「攪成一團」。

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## Step 5：ACE 的兩種學習方式

### 5-1. Online（線上、從做中學）

* 每次任務跑完，就把這次的軌跡丟給 Reflector→Curator
* Playbook 就一點一點長大
* 有點像：

* 每接完一通客服電話，就在 SOP 上多加一句「遇到這種情況要這樣說」

適合：**持續在跑的系統**（客服 bot、工具 agent、網站自動化…）

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### 5-2. Offline（離線、事前先學一輪）

* 把歷史 log / demo case 當作「過去的專案」
* 一口氣跑 ACE 流程，
先長出一版「初始攻略手冊」再上線

適合：**已經有很多資料，但還沒做成智慧 agent 的公司**
（例如：一堆客服紀錄、財報檢查案例、法律文件等等）

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## Step 6：ACE 到底幫了哪些忙？

你可以用三個常見痛點來講：

1. 🧱 **不再當金魚腦：會累積經驗**

* 模型不只看眼前的 prompt
* 還能用過去任務學到的「做事方式」
→ 同樣類型的任務，**越做越順**

2. ✂️ **減少「越講越短」的問題（brevity bias）**

* 人手寫提示時，會一直想「再短一點」
* ACE 用的是一條條具體 bullet，而不是一句抽象口號
→ 保留細節，不會只剩下「請你仔細一點」這種空話

3. 🕳️ **減少「context 塞滿就爆掉」的問題（context collapse）**

* Playbook 不一次塞全部，而是：

* 先挑跟這個任務最相關的
* 再用 Delta 方式慢慢長
→ 更省 tokens，也比較不會亂掉

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## Step 7：跟一般人講的幾個「實際例子」

你可以挑一兩個例子講，越具體越好：

1. **客服小幫手**

* 一開始只會照 FAQ 回答
* 遇到沒有寫在 FAQ 裡的問題時，它會自己想辦法處理
* 成功或失敗的處理方式，會變成新的 SOP bullet
* 一段時間後，就長出一套「這家公司特有的處理風格」

2. **幫你網購的 AI**

* 你說：「幫我找五樣小孩的早餐，總價不要超過 500 元」
* 一開始它可能常常點錯分類、選錯數量
* 透過 ACE：

* 記下「哪一種搜尋關鍵字比較準」
* 「遇到缺貨怎麼換商品」
* 之後買東西會越來越穩定、越來越快

3. **寫程式的 AI 助手**

* 一開始有時候會用錯專案慣例（命名風格、錯誤處理方式）
* ACE 會記住每次 code review 被退回的原因
* 慢慢加進 playbook：

* 「在這個專案裡，錯誤要用自訂的 `AppError`」
* 「API call 要加重試機制」
* 越寫越符合團隊標準

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## 最後：如果要用 30 秒跟別人解釋 ACE，可以這樣說

> 「ACE 其實就是幫 AI 做一個會長大的攻略手冊。
> AI 每次幫你做事情，它的過程和結果會被記錄下來，
> 再由另一個流程去做事後檢討，整理成一條條『下次遇到這種情況要怎麼做』的規則，
> 放回提示裡。
> 所以不用重訓模型，它也能『從做中學』，
> 而且學到的是可讀、可審核的工作策略，而不只是黑箱的權重。」

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## 討論
### ACE 核心概念，跟 GPT 長期記憶有什麼差別？
- ### gpt-5 (2025/11/17)
我用一句話先對齊概念：

> **ACE 是「讓模型自己長出一份任務 playbook 的框架」，而 GPT 長期記憶是「幫助聊天機器人記住你這個人」的功能。**

下面拆成兩部分說。

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### 1. ACE 核心在「任務策略 playbook」，不是用戶資料

#### ACE 在做什麼？

論文把 ACE 定義成：

> 把 *context* 當成會演化的「playbook」，透過 **生成 → 反思 → 策展** 的流程，把策略、規則、程式片段一條條累積起來，而不是去改模型權重。([arXiv][A-1])

* **Generator**：執行任務，產生 trajectory（目標、狀態、action、觀察、reward…）。([arXiv][A-2])
* **Reflector**：事後檢討這些 trajectory，抽出「成功策略」、「踩雷模式」、「缺少的 heuristics」。([Medium][A-3])
* **Curator**：把這些 insight 變成結構化 bullet、規則、工具用法，增量更新成一份 **playbook context**。([Medium][A-4])

這份 playbook 後面會被注入到 prompt 中，讓 agent 在 **下一次執行任務時表現更好**（成功率變高、錯誤更少），而且是可以 offline 或 online 持續演化的「任務記憶」。([arXiv][A-1])

> 關鍵點：ACE 記的是 **「如何解這類任務」的知識**，而不是「用戶是誰」。

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### 2. GPT 長期記憶在做什麼？

以 ChatGPT 為例，官方的「Memory」是：

* 會存放一些跟你有關的資訊（身份、偏好、常用設定、正在進行的專案…），在之後的對話自動帶入。([OpenAI][A-5])
* 有兩種來源：

* 你明講「請記住我…」的 **顯式記憶**，
* 系統根據多次對話自動抽出的一些「洞見」。([OpenAI][A-5])
* 這些記憶會跨對話、跨 session 存在，用於個人化回覆，而不是針對某一個 task pipeline 的策略優化。([Marketing AI Institute][A-6])

實作上，這類長期記憶通常會轉成 embedding，照語意相似度檢索出來，再塞回 prompt。([Reddit][A-7])

> 關鍵點：GPT 長期記憶的主體是 **「User Profile & 偏好」**，用來讓聊天更個人化，而不是讓某個 App 的 agent 越用越強。

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### 3. 直接對比：ACE vs GPT 長期記憶

| 面向 | ACE（Agentic Context Engineering） | GPT 長期記憶（ChatGPT Memory 類） |
| --------- | ------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- |
| **目的** | 提升「特定任務 / Agent」的表現：學會更好的策略與流程 | 提供更個人化的對話：記住使用者的背景與偏好 |
| **記住的東西** | 任務 playbook：規則、heuristics、常見錯誤、工具用法、程式範例等([arXiv][A-1]) | 用戶資訊：職業、興趣、格式偏好、專案狀態等([OpenAI][A-5]) |
| **來源** | Agent 的執行軌跡 + 成功/失敗回饋 → Generator/Reflector/Curator 產生 bullet([arXiv][A-2]) | 多輪對話內容，由系統自動萃取 + 使用者明確「記住這件事」的指示([OpenAI][A-5]) |
| **表現形式** | 結構化、可審核的 playbook（文字規則、程式碼、工具說明…）([Medium][A-4]) | 內部資料庫 + UI 上的一條條簡短記憶（自然語言描述）([OpenAI][A-5]) |
| **作用位置** | 每次 agent 推理前，挑選相關 playbook 片段注入 context，偏向「系統級／任務級」 | 每次回覆前，把跟「這個用戶」相關的記憶塞進 prompt，偏向「使用者級」 |
| **演化方式** | 可 offline 批次（用歷史 log）、也可 online 持續自我更新；設計 reward/評估指標很關鍵([arXiv][A-1]) | 由系統根據啟發式自動更新，或由使用者手動增刪；沒有顯式的「成功/失敗」學習回圈([OpenAI][A-5]) |
| **誰掌控** | 主要是系統／產品開發者（決定記什麼、用什麼規則更新 playbook）([Kayba][A-8]) | 主要是最終使用者（可以關閉、清除、管理記憶）([OpenAI Help Center][A-9]) |

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### 4. 真正重要的一句差異總結

* **ACE = 任務級「自我優化上下文」**：

* 重點是「這個 agent 怎麼做事才更強」。
* 產出的是 domain playbook，可以被工程師審閱、版本控制。

* **GPT 長期記憶 = 使用者級「個人化上下文」**：

* 重點是「這個助理更懂你」。
* 產出的是 user profile，跟任務策略本身關聯較弱。

如果你之後想做的是 *自己的* agent 系統，其實可以 **同時用兩種**：

* 用類似 GPT 記憶機制記「user 偏好」，
* 用 ACE 流程記「agent 在你這個產品裡學到的技能／策略」。

[A-1]: https://arxiv.org/abs/2510.04618?utm_source=chatgpt.com "Evolving Contexts for Self-Improving Language Models"
[A-2]: https://arxiv.org/html/2510.04618v1?utm_source=chatgpt.com "Evolving Contexts for Self-Improving Language Models"
[A-3]: https://medium.com/%40jannadikhemais/agentic-context-engineering-ace-fea25fb05cdd?utm_source=chatgpt.com "Agentic Context Engineering (ACE) | by Khmaïess Al Jannadi"
[A-4]: https://medium.com/%40adnanmasood/agentic-context-engineering-playbooks-not-prompts-150341768ef3?utm_source=chatgpt.com "Agentic Context Engineering: playbooks, not prompts"
[A-5]: https://openai.com/index/memory-and-new-controls-for-chatgpt/?utm_source=chatgpt.com "Memory and new controls for ChatGPT"
[A-6]: https://www.marketingaiinstitute.com/blog/chatgpt-memory?utm_source=chatgpt.com "ChatGPT Will Now Remember Everything You Tell It"
[A-7]: https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1jy3e6z/eli5_how_does_chatgpts_memory_actually_work/?utm_source=chatgpt.com "ELI5: How does ChatGPT's memory actually work behind ..."
[A-8]: https://kayba.ai/?utm_source=chatgpt.com "Kayba"
[A-9]: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq?utm_source=chatgpt.com "Memory FAQ"

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### 「新版 GPT 記憶」 vs ACE
- ### Question
現在的 GPT 長期記憶已經不是單純記住用戶資料，而是會自動紀錄，像是：
- **預設使用臺灣繁體中文回答，避免使用大陸簡體用法**
- **預設使用 FastAPI 當作後端框架**
- **預設使用純 JS 前端框架**
- 等等
- ### gpt-5 (2025/11/17)
對，你說的這點很重要，我來幫你「補強新版 GPT 記憶 vs ACE」的對齊。

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### 1. 是的：GPT 長期記憶 ≠ 只記「個人資料」

現在的 GPT 記憶，實際上已經會記很多「**穩定偏好**」跟「**習慣設定**」，例如你提到的：

* 用 **臺灣繁體中文** 回答
* 盡量 **避免中國簡體／陸用詞**
* 寫後端範例時 **預設用 FastAPI**
* 前端 **偏好純 JavaScript，而不是 React/TS**
* 翻譯時某些專有名詞使用你的偏好用語
* 寫程式碼時，註解用英文、變數命名風格等等

這些其實都是「**對這個使用者，要怎麼講話／怎麼寫範例**」──
所以 GPT 記憶現在更像是：

> **「關於這個人的對話與教學風格設定集合」**
> ＝ 語言、術語、技術堆疊偏好、格式偏好、互動習慣……

它當然也可以包含一點「背景資料」（職業、專案之類），
但核心是：**讓之後的所有回答更貼合你這個人。**

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### 2. 那 ACE 跟這種「風格＋技術偏好記憶」差在哪？

照你剛補充的情況，我會這樣重新切分：

#### GPT 長期記憶（你這邊在用的）

* 記的主軸是：

* **我應該怎麼跟這個人互動？**
* 用什麼語言？用哪一派術語？用哪一套技術堆疊展示範例？
* 本質上是：

* **對話／教學策略的個人化 Setting**
* 很像 IDE 裡的「使用者偏好設定＋程式碼樣板風格」

#### ACE Playbook

* 記的主軸是：

* **這個 Agent 要怎麼完成任務才最穩？**
* 例如：遇到某網站改版，要怎麼重新找到按鈕；
* 某個財報欄位缺失，要用哪些 fallback 規則。
* 本質上是：

* **任務解決策略 & 流程 SOP**（跟「這個 user 是誰」無關）
* 很像公司內部的「操作手冊＋Runbook＋Best Practices 集合」

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### 3. 用一句話幫你總結新版對齊

* **GPT 記憶（你現在用的這種）**
= 幫模型記住：

> 「**對這個人**，要用什麼語言、什麼稱呼、什麼技術棧 / 風格來回答？」

* **ACE**
= 幫 Agent 記住：

> 「**對這種任務**，要走什麼流程、採用什麼策略、避免哪些坑？」

兩個可以疊在一起用：

* **上層**：GPT 記憶 → 決定「說話方式＋技術選擇」
* **下層**：ACE Playbook → 決定「整個任務要怎麼拆步驟＋怎麼修正錯誤」

如果你之後要寫部落格或簡報，可以直接用這個對比：「**GPT 記憶管的是『對誰說話』，ACE 管的是『怎麼做事』**」。

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