《How to Fix Your Context》这篇上下文工程指南，建议跟 Manus 六大上下文工程法则一起看，它们分别来自两个方向：一个是跑在工程一线踩过坑的 Agent 系统实践者，一个是站在系统架构角度思考 LLM 工作方式的认知构建者。

我把这两篇文章有一起读了一篇，有种“内功交叉灌顶”的感觉。
作者回顾了长上下文为什么会失败？
1️⃣ 上下文污染：当幻觉或其他错误进入上下文，并被反复引用时。
2️⃣ 上下文干扰：当上下文变得过长，以至于模型过度关注上下文，忽视了训练期间学到的内容。
3️⃣ 上下文混淆：当上下文中的多余信息被模型用来生成低质量的响应时。
4️⃣ 语境冲突：当你在语境中积累了与提示中的其他信息相冲突的新信息和工具时。

回忆下是不是都是自己遇到的问题，作者给了一些解决的思路，有很多跟 manus 惊人的一致。
1️⃣ RAG：有选择地添加相关信息以帮助 LLM 生成更好的响应
统一下认知，信息添加的底层逻辑一定不是查到了，而是查对了。作者强调 RAG 要有选择性的添加，而不是全部贴上；重点是围绕当前任务构建语义增强。
Manus 的做法是干脆放弃查入，把信息挂载在文件系统，留 path + 摘要 + 可调用工具。能明显感觉到 manus 对 token 成本的极致敏感🤭。

我自己的实践中最常见的失败是，RAG 查得很准，但 LLM 输出完全无感，因为 context 本身没告诉它该往这个方向推理。RAG 本质是建模信息在认知链条中的地位，不重要的别查入，重要的也别硬塞，要设计成“知道在哪 + 能够调”。这跟这两篇文章的底层逻辑就高度一致，真正高质量的 RAG，不在检索，在策略。

2️⃣ 工具配置：仅选择相关的工具定义添加到您的上下文中
作者提倡按需加载工具定义，而 Manus 的哲学是工具全集保持不变，用 mask 控制直接把权重干成负数。相比而言 Manus 的做法太巧妙了，可以说是对大模型底层原理应用的最佳实践了。
如果你踩过“工具定义变了导致 cache miss + hallucination 增多”的坑，一定能彻底折服。

但这两种方式解决的问题都高度一致，无非是你是靠 prompt 配置行为，还是靠 logits 控制行为？
我理解只要你希望上下文命中率高、模型行为稳定，就必须构建一个“行为可变但结构不变”的系统。至于选择哪种，重点都在让模型以为它有哪些选择。

3️⃣ 上下文隔离：将上下文隔离在各自专用的线程中
作者讲上下文隔离是为避免多任务混淆。Manus 虽然没有“线程”的抽象，但通过 append-only 的 context + 每轮状
态复述 + 工具调用封装，其实完成了逻辑线程的构建。
失败的上下文不要强行修复，而是重新创建一个上下文分支，把之前的 trace 作为引用历史保存下来。这点在实际开发中很关键 ，很多工程实践中都会出现“污染后还想继续用旧 context”的习惯，反而越补越乱。

我现在更倾向于一旦感知幻觉或目标漂移，就把当前上下文 snapshot 掉，开一个 fresh context thread，哪怕代价是多一次调用，也比把幻觉当真实继续往前错更稳定。

4️⃣ 上下文修剪：从上下文中移除不相关或不需要的信息
很多人以为修剪就是删“旧内容”，其实真正的 pruning，是删除“结构上已经失效的信息”。
他们的“能 offload 的就 offload，不能 offload 的就摘要”。我也一度以为摘要是浪费时间，但后来发现一段带摘要的 context，远比一堆片段更有推理价值。
尤其是在长任务执行中，摘要除了压缩信息，更多的是给大模型构造构造注意力锚点。我现在会把某些任务 summary 放在末尾，一方面压缩 token，另一方面也是引导模型聚焦。

顺带一提，很多人会选择把失败信息也修剪掉，但其实保留失败的 trace 本身也是一种重要策略。Manus 的做法是把失败信息 offload 到外部 trace 文件中（参考6️⃣），再在后续回顾或 summary 阶段引用。这跟人学习有点像，错误是成本最大的训练材料，不应该被直接忘掉。

补充个方法论：
上下文修剪，千万不要认为目的是“省空间”，核心是要让每个 token 都承担“策略密度”。我们最终修建掉的是模型注意力的错位。

5️⃣ 上下文总结：将累积的上下文浓缩成一个简要的总结
作者强调总结是为了更高效的行为生成。Manus 做得更极致，每一轮都复述当前目标 + 状态 + 期望动作，用自然语言重新激活注意力焦点。

我实测过不复述 vs 复述的差别：前者行为漂移率接近 30%，后者几乎稳定在主任务路径上。你能感受到的是 LLM 的注意力其实是个滑动窗口，不持续提醒，很容易跑偏，这一点就跟我们管理一个想法很多的员工一个道理。

说白了，总结不是让模型记住，而是让他去遗忘，终极目的是要做注意力的再分配。

6️⃣ 上下文卸载：将信息存储在 LLM 的上下文之外，通常通过一个存储和管理数据的工具来实现
这一部分我必须单独点个赞，确实简单有力量，很多人不以为然：就把信息放到外面嘛，有什么大不了的？
但真正在 Agent 系统里跑起来你才会发现：Context Offloading 是少数能从认知层面、工程层面、可扩展性层面都闭环的设计策略。

作者在文中提到 Anthropic 的 “think” 工具，他们干的事儿就很朴素：给 Claude 搞了一个专用 scratchpad，让它在正式输出前可以先写一写、想一想。我们过去总觉得 scratchpad 是辅助产出，但 Anthropic 的设计更像是，让 Claude 在回答前自己反刍一下。
Manus 给出的做法本质也是一样的，只不过它没有叫 scratchpad，而是把这套行为模块化写进 agent 文件系统，每一个都是模型在任务过程中产生的“中间态”，不属于主 memory，但又比 response 更结构化。

我们太容易陷入一个错觉，以为上下文是一个扔进去的信息堆，但其实真正有用的信息往往是过程中的状态，而不是最终的答案。但是这些状态恰恰是最不适合塞在主上下文里的，既容易冲淡主任务注意力，又会拖垮 token 成本。

实际上验证下来，给 Agent 留出一块临时记忆区，效果极其稳定，特别是在多步骤长任务里，模型不担不会迷失，反而行为会越来越收敛。

作者说得对，这东西简单到你不相信它有用。也许未来大模型的长记忆系统，真正的突破口不是在上下文窗口扩到多少 M，而是什么该存在主线程里，什么该写在 scratch 区。

简单总结下：从“怎么放信息”到“怎么设计上下文作为系统运行时”
加上最近对 vibe coding 的观察和体验，我现在越来越确信：未来 AI 系统真正的代码，一定是你写给模型的上下文构建逻辑。

这两篇文章，建议放进上下文工程必读清单。搞懂它们，搞 Agent 才算入门。