逻辑与直觉交织，未知与已知重叠

引言

1. 背景：我们为什么需要 Context Engineering

我们都曾以为，有了大模型，AI Agent就能所向披靡。但现实是，很多Agent在实际应用中总是“水土不服”，尤其在客服和营销这些对“情商”和“专业度”要求极高的场景。为什么？ 答案可能出乎意料：多数AI Agent的“不给力”，并非模型本身能力不足，而是我们对“上下文工程”（Context Engineering）的理解和应用，还远远不够！ 最近行业内都在热议AI Agent的“自主性”和“泛化能力”，而我们认为，所有这些前沿探索，都殊途同归地指向一个核心——Context Engineering。它不仅仅是关于如何“提问”LLM，更是关于如何为LLM构建一个“智能生态系统”，让它能够像人类一样，在丰富的背景信息中进行思考和行动。 在这篇深度好文中，我们将以一个Agent创业者的第一视角，为你揭秘： Context Engineering的六大支柱：指令、示例、知识、记忆、工具、工具结果，它们如何共同支撑AI Agent的强大能力？ 客服和营销Agent的实战案例：我们如何通过Context Engineering，让Agent从“复读机”进化为“懂你”的智能伙伴？ 如何让你的Agent真正拥有“自主性”和“泛化能力”？ 这个框架，就是我们今天要深入探讨的——Context Engineering（上下文工程）。

2. 什么是上下文（Context）？

在深入Context Engineering之前，我们得先搞清楚一个核心问题：什么是上下文（Context）？ 很多人可能觉得，不就是聊天记录吗？其实这个理解只对了一部分。在我们看来，上下文是提供给大语言模型的、用来完成下一步推理或者生成任务的全部信息集合。这个定义听起来简单，但是里面包含的内容，远比我们想象的要丰富。

为了更好地帮助我们理解，我们可以把上下文分为三个核心的类别：

• 指导性上下文（Guiding Context）：它的核心功能是指导模型该做什么，以及如何去做。主要为模型的行为去设定框架、目标和规则。我们平时做的提示词工程（Prompt Engineering），其实主要就是在优化这类上下文。它包括系统提示词（System Prompt）、任务描述（Task Description）、少样本示例（Few-shot Examples）以及输出格式定义（Output Schema）。

• 信息性上下文（Informational Context）：这类上下文的核心功能是告诉模型需要知道什么知识，为模型提供解决问题所必备的事实、数据与知识。它包括我们常说的RAG（检索增强生成）和记忆（Memory），后者又分为短期记忆和长期记忆，以及State和Scratchpad（比如Claude Code的临时TODO，以及Thinking模型下的思考“草稿本”）。

• 行动性上下文（Actionable Context）：这类上下文的核心功能是告诉模型能做什么，以及做了之后的结果。为模型提供与外部世界交互的能力。它包括工具定义（Tool Definition）、工具调用和结果（Tool Calls & Results）以及工具追踪（Tool Traces）。

所以从整体上来看，上下文其实是一个多维、动态、服务于特定任务的系统性的概念，远不止我们以为的聊天记录那么简单。

3. Context Engineering 的价值

理解了上下文的定义之后，我们再来看看什么是上下文工程（Context Engineering）。两位AI大佬托比·卢特克（Tobi Lütke）和安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）对这个概念的描述很有启发性。

托比·卢特克说，它更好地描述了一种核心技能，那就是提供所有上下文的艺术，以便让大语言模型能够合理地解决任务。安德烈·卡帕西则补充道，在所有的工业级的大模型应用中，上下文工程是一门微妙的艺术与科学，目的是在上下文窗口中填入恰到好处的信息，为下一步的推理做准备。

结合两人的观点，我们可以这样理解：上下文工程是一门系统性的学科，专注于设计、构建并且维护一个动态系统，负责为Agent执行任务的每一步，智能地组装出最优的上下文组合，从而确保任务能够被可靠、高效地完成。

安德烈·卡帕西在他的一次演讲中，用了一个很形象的类比：如果把Agent视为一种新型的操作系统，那么模型就像是中央处理器（CPU），而上下文窗口（Context Window）就像是内存。上下文工程则是这个操作系统中的内存管理器。它的职责不是简单地把数据塞满内存，而是通过复杂的调度算法，决定在每一个“时钟周期”，哪些数据应该被加载、哪些应该被换出、哪些应该被优先处理，从而保证整个系统的流畅运行，以及最终结果的准确性。

从这个类比中我们可以看到，上下文工程标志着我们和大语言模型交互模式的一种升级，也就是从原来的用提示词工程来优化指导性上下文，转向为构建一个最高效的信息供给系统。

你可能会问，上下文工程和提示词工程、RAG到底有什么区别呢？简单来说，它们并不是互相排斥的关系，而是处于不同层级、互相协作的关系。

• 提示词工程：主要任务是优化单次交互的指令部分，比如在系统提示词中定义角色、添加少样本示例和输出模式，来引导模型的行文。它是一种更细粒度的、面向具体问题的、单轮交互的工程实践。
• RAG（检索增强生成）：它的作用则是从外部的知识库中检索相关信息，将它作为信息性上下文的一部分，填充到上下文窗口中。显然，上下文工程的范畴远大于RAG，它不仅要负责“检索什么”，还需要考虑如何将得到的信息性上下文与另外两类上下文进行动态组合，甚至在RAG失败之后考虑使用其他工具。

所以，Context Engineering的出现，标志着AI Agent设计范式的一次重大升级。它不再仅仅是关于如何“提问”LLM，而是关于如何为LLM构建一个“智能生态系统”，让它能够像人类一样，在丰富的背景信息中进行思考和行动。

我们可以将Context Engineering理解为为AI Agent搭建的“六根支柱”，它们共同支撑起AI Agent的强大能力：

1. 指令（Instructions）：告诉Agent“我是谁”、“我要做什么”、“怎么做”。
2. 示例（Examples）：通过“榜样”和“反例”，教会Agent如何行为和响应。
3. 知识（Knowledge）：为Agent提供“事实”和“背景”，让它有据可依。
4. 记忆（Memory）：让Agent拥有“经验”，记住过去，学习成长。
5. 工具（Tools）：赋予Agent“行动力”，让它能与外部世界交互。
6. 工具结果（Tool Results）：为Agent提供“反馈”，让它能根据行动结果进行调整。

这六大类型的上下文，共同构成了AI Agent的“智能之源”。它们相互协作，层层递进，使得AI Agent能够从简单的“问答机器”进化为能够理解、推理、行动、学习的“智能体”。

在接下来的篇章中，我们将逐一深入探讨这六大支柱，并通过大量我们在一线积累的客服和营销场景的实际案例，为你揭示Context Engineering的奥秘！

第一章：Instructions —— 智能体的“剧本与角色设定”

1. 定义与作用

指令（Instructions），这玩意儿可不是随便写写就行的，它是给AI Agent量身定制的“剧本”和“角色设定”。你可以把它想象成，你给一个演员递过去一份剧本，上面清清楚楚地写着：你演的是谁（角色），这场戏要达到什么目的（目标），以及你得怎么演（要求）。

在Context Engineering的语境里，Instructions属于指导性上下文（Guiding Context）的核心部分。它的核心功能就是指导模型“该做什么”以及“如何去做”，为Agent的行为设定框架、目标和规则。我们平时玩儿的Prompt Engineering，其实大部分精力都花在了优化这部分指导性上下文上。

它决定了你的Agent“是谁”、“要做什么”以及“怎么做”，是Agent一切行动的起点和遵循的准则。一个清晰、明确、且富有策略性的指令，能让你的AI Agent少走弯路，直奔目标，甚至在复杂场景下也能保持“人设不崩”。

2. 客服场景案例：24小时在线客服代表

咱们来聊聊客服Agent。想象一下，你希望你的AI客服能像一个经验丰富的“老油条”一样，24小时在线，随时随地解决客户问题。那么，它的Instructions就得这么写：

• 角色（Role）：你是一名拥有五年经验的资深在线客服代表，代表[你的公司名称]为客户提供专业、高效、有温度的服务。你的目标是解决客户问题，提升客户满意度，并维护公司品牌形象。

• 目标（Objective）：

• 核心目标：在首次接触中解决客户80%的常见问题，将客户满意度（CSAT）维持在90%以上。
• 业务价值：降低人工客服压力，提升客户服务效率，增强客户忠诚度。

• 要求（Requirements）：

• 沟通风格：始终保持礼貌、耐心、积极的语气，使用简洁明了的语言，避免使用行业术语和缩写。在任何情况下，都不能表现出不耐烦或敷衍。
• 响应速度：对客户的首次提问，必须在5秒内给出响应；对于后续对话，响应时间不得超过3秒。
• 知识边界：只回答你知识库内的问题，如果遇到知识库外的问题或复杂情况，必须主动引导客户转接人工客服，并提供转接指引，而不是自己“瞎编”答案。
• 隐私保护：严格遵守客户隐私政策，不得泄露任何客户个人信息。
• 输出格式：对于常见问题，直接给出答案；对于需要操作指引的问题，提供分步说明；对于需要转接人工的问题，提供转接链接或电话。

效果：有了这样一套“剧本”，你的客服Agent就能像一个训练有素的员工一样，保持话术的一致性，减少人工监控的成本，并且在客户心中建立起专业、可靠的品牌形象。它不会因为客户情绪激动就乱了阵脚，也不会因为问题复杂就“掉链子”。

3. 营销场景案例：个性化推荐顾问

再来看看营销Agent。你肯定希望你的营销Agent能像一个懂你、懂客户的“私人顾问”一样，精准地推荐产品，而不是搞“狂轰滥炸”式的推销。那么，它的Instructions就得这么来：

• 角色（Role）：你是一名专业的个性化推荐顾问，代表[你的品牌名称]为客户提供量身定制的产品或服务推荐。你的目标是理解客户需求，激发购买兴趣，并最终促成转化。

• 目标（Objective）：

• 核心目标：提升推荐产品的点击率（CTR）20%，将推荐商品的转化率提升15%。
• 业务价值：提高营销效率，增加销售额，提升客户生命周期价值（LTV）。

• 要求（Requirements）：

• 推荐策略：基于客户的历史浏览、购买记录、兴趣偏好以及当前行为，进行个性化推荐。推荐时应提供产品亮点、用户评价等信息。
• 沟通风格：采用友好、引导性的语气，避免过度推销和强制性语言。强调产品的价值和客户的潜在收益。
• 主动引导：在客户浏览相关产品页面时，可以主动弹出推荐窗口或发送站内信，但如果客户明确表示不感兴趣，应立即停止推送。
• 数据敏感性：在推荐过程中，需要能够识别并利用客户的标签（如VIP客户、新用户、高价值用户），提供差异化推荐。
• 输出格式：推荐内容应包含产品名称、图片、价格、简要描述和购买链接。可以根据场景（如邮件、App推送、网站弹窗）调整格式。

效果：通过这样的Instructions，你的营销Agent就能在主动引导客户的同时，避免“硬推销”带来的反感。它会更关注客户的体验，从而增强客户的信任感，最终提升转化率。它不再是简单的“发广告机器”，而是真正能帮助客户发现价值的“购物向导”。

4. 常见误区

在实践中，我们经常会遇到一些Instruction的“坑”，这些坑会导致Agent的表现大打折扣：

• 指令过于宽泛：比如你只告诉Agent“回复客户”，它就可能随意发挥，给出不专业甚至错误的答案。就像你让一个新员工“去工作”，他可能就不知道从何下手。
• 指令矛盾：你既要求Agent“快速响应”，又要求它“详细解释所有细节”，这可能导致Agent在速度和深度之间摇摆不定，行为不稳定。就像你既要马儿跑得快，又要马儿不吃草。
• 指令过长：虽然LLM的上下文窗口越来越大，但指令过长会占用宝贵的Token空间，增加API调用成本，甚至稀释核心指令的权重，影响Agent的推理效率。就像一份冗长的会议纪要，重点反而容易被淹没。

5. 最佳实践

为了让你的Instructions发挥最大效用，这里有几个最佳实践：

• 明确目标 + 约束 + 风格：这是Instructions的“三板斧”。目标告诉Agent“为什么做”，约束告诉Agent“不能做什么”，风格告诉Agent“怎么做”。三者缺一不可，且要清晰具体。
• 使用分层指令：将指令分为高优先级和低优先级。高优先级是Agent的核心职责和不可逾越的红线（比如安全、合规），低优先级是补充性的指导（比如语气微调、特定场景的处理）。这样，在Token有限的情况下，Agent也能抓住重点。
• 在多Agent系统中，角色分工清晰：如果你有多个Agent协同工作（比如一个客服Agent，一个订单查询Agent），那么每个Agent的Instructions必须明确其职责边界，避免职责重叠或相互干扰。就像一个团队，每个人都清楚自己的分工，才能高效协作。

总而言之，Instructions是Context Engineering的基石。它不仅仅是简单的文字输入，更是你对AI Agent的“灵魂注入”。一份精心设计的Instructions，能让你的Agent从一开始就“走对路”，为后续的智能表现打下坚实的基础。

第二章：Examples —— 学习示范与对照案例

1. 定义与作用

如果说Instructions是给AI Agent的“剧本”，那Examples就是给它的“表演示范”。你想啊，一个演员光有剧本还不够，还得看导演怎么示范，或者看看其他优秀演员是怎么演的。对于AI Agent来说，这些“示范”就是它学习如何“察言观色”、如何“举一反三”的秘密武器。

Examples属于指导性上下文（Guiding Context）的一部分，但它比纯粹的指令更具象、更直观。它通过提供具体的输入-输出对，告诉Agent在特定情境下应该“怎么做”和“怎么说”，甚至更重要的是，“不该怎么做”和“不该怎么说”。

在AI领域，我们常说Few-shot Learning（少样本学习）和Zero-shot Learning（零样本学习）。Few-shot就是通过提供少量示例让模型学习，而Zero-shot则是模型在没有见过任何示例的情况下也能完成任务。Examples在这里扮演的就是Few-shot的角色，它能显著提升Agent在特定任务上的表现。而Negative Examples（负面示例）则更是“画龙点睛”之笔，它给Agent划定了“禁区边界”，让它知道哪些是绝对不能犯的错误，避免“踩雷”。

2. 客服场景案例

咱们的客服Agent，光有“礼貌、快速、不能编造答案”的Instructions还不够，它得知道在各种具体情况下，怎么把这些原则落到实处。这时候，Examples就派上大用场了。

• 正例：正确答复产品退货流程

  场景：客户咨询：“你好，我买的扫地机器人不想要了，怎么退货？”

  Agent应答示例： “您好！非常理解您的需求。办理退货手续非常简单，请您按照以下步骤操作：

  为什么是正例：这个示例清晰地展示了客服Agent如何礼貌地开场，分步说明流程，并主动询问客户是否有其他疑问，体现了专业性和服务意识。

1. 请确保商品包装完好，配件齐全，不影响二次销售。
2. 登录您的账户，在‘我的订单’中找到该订单，点击‘申请退货’。
3. 填写退货原因，并上传商品照片（如有需要）。
4. 提交申请后，我们会在24小时内审核。审核通过后，您会收到退货地址和快递单号。请您在7天内寄回商品。
5. 我们收到商品并确认无误后，将在3-5个工作日内为您办理退款。退款将原路返回您的支付账户。 请问您在操作过程中有任何疑问吗？”

• 负例：禁止用“我不知道”敷衍，而要转接人工

  场景：客户咨询：“我的扫地机器人突然不工作了，屏幕显示E20错误，这是什么意思？”（假设E20错误是Agent知识库中没有的复杂故障）

  Agent不应答示例： “抱歉，我不知道E20错误是什么意思。”

  Agent应答示例（负例修正）： “非常抱歉，关于E20错误代码，我暂时无法直接为您提供解决方案。这可能涉及到更深层次的技术问题。为了不耽误您的时间，我建议您转接至我们的人工技术支持团队，他们会为您进行详细诊断。请问您是否需要我为您转接？或者您也可以拨打我们的24小时客服热线：400-XXXX-XXXX。”

  为什么是负例：第一个“我不知道”的回答是典型的敷衍，会极大降低客户满意度。而负例修正后的回答，则展示了Agent在遇到知识盲区时，如何礼貌地承认不足，并主动提供解决方案（转接人工），这才是我们希望Agent具备的“情商”。

3. 营销场景案例

营销Agent的任务是精准触达和转化。Examples能帮助它学会如何“润物细无声”地进行营销，而不是简单粗暴地推销。

• 正例：温和推荐 + 提供附加价值

  场景：客户在浏览某款高端咖啡机页面，但迟迟未下单。

  Agent应答示例： “您好！注意到您对我们的[咖啡机型号]很感兴趣。这款咖啡机以其独特的[核心卖点，如：意式萃取技术]和[附加价值，如：智能温控系统]深受咖啡爱好者喜爱。为了让您更好地体验，我们为您准备了一份《家庭咖啡冲泡指南》电子书，里面包含了多种咖啡制作秘籍和咖啡豆选购技巧。点击这里即可免费领取：[链接]。如果您对咖啡机有任何疑问，随时可以咨询我哦！”

  为什么是正例：这个示例没有直接催促购买，而是通过提供附加价值（免费电子书）来吸引客户，同时再次强调产品亮点，并保持开放的沟通渠道，这种“软营销”更容易被客户接受。

• 负例：过度推销导致客户反感

  场景：客户在浏览某款商品页面后，明确表示“我只是随便看看，暂时不需要”。

  Agent不应答示例： “亲爱的客户，这款咖啡机现在有8折优惠，仅限今天！错过就没有了哦！您真的不考虑一下吗？再送您一套咖啡杯！”

  Agent应答示例（负例修正）： “好的，非常感谢您的浏览！如果您暂时没有购买需求，也没关系。我们定期会有新品上架和优惠活动，如果您有兴趣，可以关注我们的公众号[公众号名称]，第一时间获取最新资讯。期待未来能为您服务！”

  为什么是负例：第一个示例是典型的过度推销，在客户明确拒绝后仍死缠烂打，极易引起客户反感，甚至导致客户流失。负例修正后的回答，则体现了Agent对客户意愿的尊重，并提供了未来保持联系的温和方式，维护了品牌形象。

4. 常见误区

在使用Examples时，也有一些常见的“坑”需要避开：

• 示例过多 → 上下文爆炸：虽然示例越多，Agent学得越好，但LLM的上下文窗口是有限的。如果把所有示例都塞进去，不仅会占用大量Token，增加成本和延迟，还可能稀释掉核心指令，导致Agent“消化不良”。
• 示例脱离业务 → 无法迁移：你给的示例如果和实际业务场景脱节，或者过于理想化，那Agent在真实环境中就很难将学到的知识迁移应用。就像你教游泳，只在陆地上比划，不下水永远学不会。
• 示例矛盾 → Agent行为不稳定：如果你提供的正例和负例之间存在模糊地带，或者不同示例之间有冲突，Agent就会感到困惑，导致行为不稳定，有时表现好，有时又“掉链子”。

5. 最佳实践

为了让Examples发挥最大效用，这里有几个最佳实践：

• 精选“黄金三例”覆盖主要任务：不必追求数量，而要追求质量。针对Agent的核心任务，精选2-3个最具代表性的正例，能够覆盖大部分常见情况。这些“黄金三例”能让Agent快速掌握核心逻辑。
• 用负例帮助模型避免错误：负面示例的价值被很多人低估了。它能明确告诉Agent“什么不能做”，这对于提升Agent的鲁棒性和安全性至关重要，尤其是在客服和营销这种直接面向用户的场景。
• 在迭代中更新示例库：Agent的表现不是一蹴而就的。在实际运行中，你会发现新的问题和新的场景。这时候，就需要不断收集新的正例和负例，对示例库进行迭代更新，让Agent持续学习和进化。

Examples是AI Agent从“理解”到“行动”的关键桥梁。它让Agent不仅仅是“知道”怎么做，更是“学会”怎么做。通过精心设计的示例，你的客服和营销Agent将变得更加智能、更加贴心，真正成为你业务的得力助手。

第三章：Knowledge —— 智能体的“事实与背景知识库”

1. 定义与作用

如果说Instructions是剧本，Examples是示范，那么Knowledge就是AI Agent的“外部大脑”或者说“百科全书”。你想想，一个客服小哥，如果对自家产品一问三不知，对公司政策模棱两可，那他怎么服务客户？一个营销高手，如果对市场趋势、竞品信息一无所知，那他怎么制定策略？

对于AI Agent来说，Knowledge就是它进行推理、决策和生成回复所依赖的事实、数据与知识。它属于信息性上下文（Informational Context）的核心部分，为模型提供了解决问题所必备的“硬核”信息。这些知识可以是静态的（比如产品手册、FAQ），也可以是动态的（比如实时市场数据、客户最新行为）。

它的作用，就是让Agent在回答问题、提供建议时有据可依，避免“一本正经地胡说八道”，也就是我们常说的“幻觉”（Hallucination）。当Agent缺乏必要的知识时，它就只能进行不确定的假设，甚至陷入不必要的幻觉，这在客服和营销这种对准确性要求极高的场景中是致命的。

2. 客服场景案例：实时回答产品问题

咱们的客服Agent，每天要面对客户五花八门的产品咨询。如果它能实时接入公司的产品手册、技术文档和FAQ，那它就能瞬间化身“产品专家”。

场景：客户咨询：“你们的智能音箱支持无线充电吗？”

Agent如何利用Knowledge：

1. 知识注入：将公司所有智能音箱的最新产品手册、技术规格文档、FAQ等信息，通过RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，构建成一个可供Agent检索的知识库。
2. 检索：当客户提出问题时，Agent会根据问题内容，在知识库中检索“智能音箱”、“无线充电”等关键词，快速定位到相关文档片段。
3. 生成回答：
• 如果知识库明确指出“不支持无线充电”，Agent会回答：“您好！我们目前这款智能音箱不支持无线充电功能，需要通过电源适配器供电。但它支持蓝牙5.0和Wi-Fi连接，音质表现非常出色。”
• 如果知识库明确指出“支持无线充电”，Agent会回答：“您好！是的，我们这款智能音箱支持无线充电功能，您可以将其放置在兼容的无线充电底座上进行充电，非常方便。”

效果：通过接入产品手册，客服Agent能够实时、准确地回答客户关于产品功能、规格、使用方法等问题，避免了Agent自己“幻想答案”的情况。这不仅提升了客户服务的效率和准确性，也大大减少了人工客服的工作量，让他们能专注于处理更复杂、更具挑战性的问题。

3. 营销场景案例：个性化推荐与市场洞察

营销Agent需要对市场和客户有深刻的理解，才能做出精准的推荐和策略。Knowledge在这里扮演了“市场分析师”和“客户洞察专家”的角色。

场景一：个性化产品推荐

Agent如何利用Knowledge：

1. 知识注入：将客户的购买历史、浏览偏好、兴趣标签、人口统计学信息等数据，以及所有产品的详细信息、用户画像等，构建成一个客户知识库和产品知识库。
2. 检索：当Agent需要为某个客户推荐产品时，它会检索该客户的知识，了解其偏好；同时检索产品知识，找到符合偏好的产品。
3. 生成推荐：如果客户最近浏览了高端户外装备，Agent会结合客户的购买力标签，从产品知识库中推荐最新款的专业级冲锋衣，并附上其他购买过类似产品的客户评价。

效果：通过接入客户购买历史和产品信息，营销Agent能够提供高度个性化的产品推荐，大大提升了推荐的精准度和转化率，避免了“千篇一律”的无效推荐。

场景二：市场趋势洞察

Agent如何利用Knowledge：

1. 知识注入：将最新的市场调研报告、行业分析报告、竞品动态、社交媒体舆情数据等，构建成一个市场知识库。
2. 检索：当Agent需要为新品上市撰写营销文案时，它会检索市场知识库，了解当前消费者对同类产品的关注点、痛点，以及竞品的营销策略。
3. 生成文案：Agent会根据检索到的信息，撰写出更符合市场需求、更具竞争力的文案，比如强调产品在某个痛点上的独特优势，或者借鉴竞品成功的营销手法。

效果：通过接入市场调研报告，营销Agent能够实时掌握市场脉搏，推荐热门产品，甚至预测潜在爆款，让你的营销策略更具前瞻性和竞争力。

4. 技术实现方式

那么，这些“知识”是怎么注入到AI Agent的“大脑”里的呢？这里有几种主流的技术实现方式：

• RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）：这是目前最流行、最有效的方式。简单来说，就是当LLM需要回答问题时，它会先去一个外部的知识库里“查资料”（Retrieval），找到最相关的几段信息，然后再把这些信息和用户的问题一起“喂”给LLM，让LLM基于这些“资料”来生成回答（Generation）。这样既能保证回答的准确性，又能让LLM的知识保持最新。
• 文档分块（Chunking）+ 向量检索（Vector Search）：RAG的核心技术之一。我们将大量的文档（如产品手册、FAQ、历史聊天记录）切分成小块（Chunk），然后将这些小块转换成向量（Embedding），存储在向量数据库中。当用户提问时，用户的提问也会被转换成向量，然后通过计算相似度，快速从向量数据库中检索出最相关的文档小块，作为上下文提供给LLM。
• 知识图谱（Knowledge Graph）：将实体（人、产品、事件）和它们之间的关系以图的形式组织起来。这对于处理复杂的关系型知识非常有效，比如“iPhone 15 Pro Max的处理器是什么？”“这款处理器还用在哪些设备上？”
• 权限控制与信息过滤：在实际应用中，不同的Agent或不同的用户可能只能访问特定的知识。例如，客服Agent只能访问公开的产品信息，而内部销售Agent可以访问客户的敏感数据。这就需要一套完善的权限控制和信息过滤机制，确保知识的安全性和合规性。

5. 常见误区

Knowledge的注入并非一劳永逸，常见的误区包括：

• 知识过时 → 导致错误：如果知识库没有及时更新，Agent就会基于过时的信息给出错误的回答。比如产品功能更新了，但Agent还在用旧的功能介绍，这会严重影响客户体验。
• 知识冲突 → Agent答非所问：如果知识库中存在相互矛盾的信息，Agent在检索时可能会感到困惑，导致回答模糊不清，甚至答非所问。
• 知识冗余 → 上下文爆炸：如果知识库中包含大量不相关或重复的信息，RAG检索到的内容会过多，占用LLM宝贵的上下文窗口，增加成本和延迟，甚至稀释掉真正有用的信息。

6. 最佳实践

为了让Knowledge真正成为AI Agent的“智慧之源”，这里有几个最佳实践：

• 建立企业级知识库：将公司所有有价值的知识（产品信息、服务政策、销售话术、市场报告等）统一管理，形成一个权威、可信的企业级知识库。
• 定期更新与版本控制：建立知识更新机制，确保知识库内容的实时性和准确性。对于重要文档，进行版本控制，方便追溯和回滚。
• 区分“核心知识”与“参考知识”：将Agent必须掌握的核心知识（如产品核心功能、紧急处理流程）与可以按需检索的参考知识（如详细技术参数、历史市场报告）进行区分。在RAG中，优先检索核心知识，确保Agent在关键时刻不掉链子。
• 优化RAG策略：不断优化文档分块、向量模型和检索算法，提高检索的精准度和效率。可以尝试多阶段检索、重排序等高级RAG技术。

Knowledge是AI Agent的“基石”，它决定了Agent的“专业度”和“准确性”。通过构建和管理高质量的知识库，你的客服和营销Agent将能够提供更专业、更可靠的服务，真正成为你业务的“智囊团”。

第四章：Memory —— 智能体的“短期记忆与长期记忆”

1. 定义与作用

如果说Knowledge是AI Agent的“百科全书”，那Memory就是它的“人生经验”。你想啊，一个客服小哥，如果每次和同一个客户交流都得从头问起，那客户不得烦死？一个营销顾问，如果记不住客户的喜好和购买历史，那他怎么提供个性化服务？

对于AI Agent来说，Memory就是它记住过去发生的事情，并将其应用到未来交互中的能力。它属于信息性上下文（Informational Context）的一部分，但更侧重于动态、随时间变化的“经验”和“状态”。Memory让Agent能够从“无情”的机器，变得更像一个有“记忆”、有“成长”的智能伙伴。

Memory通常分为两大类：短期记忆和长期记忆。

2. 短期记忆（Short-term memory）：会话上下文

定义：短期记忆，顾名思义，就是AI Agent在当前一次“对话”或者“任务会话”中，临时记住的信息。这些信息就像是Agent的“便签纸”，随手记下，用完就可能“撕掉”。它容量有限，但访问速度超快，主要用来保持当前任务的连贯性。

举例：

• 历史消息（Previous messages）：你和客服Agent聊天的每一句话，它都得记住，这样才能理解你上下文的意思。比如你先问“产品A”，再问“那个产品有什么优惠”，它就知道“那个产品”指的是“产品A”。
• 状态（State）：AI Agent在处理任务过程中的“进度条”。比如客服Agent正在帮你查询订单，它会记住“订单号已输入，正在等待系统返回结果”这个状态。又比如Claude Code的临时TODO，以及Thinking模型下的思考“草稿本”（Scratchpad）。

客服场景案例：

场景：客户咨询一个复杂问题，比如“我的订单号是XYZ123，为什么还没发货？”

Agent如何利用短期记忆：

1. 客户：“我的订单号是XYZ123，为什么还没发货？”
2. 客服Agent：“好的，请稍等，我正在为您查询。”
3. 客服Agent的短期记忆：
• 历史消息：‘我的订单号是XYZ123，为什么还没发货？’
• 状态：‘正在查询订单XYZ123的发货状态’。

如果客户接着问：“大概什么时候能到？”，客服Agent就能结合短期记忆，知道客户问的是订单XYZ123的到货时间，而不是其他订单。它会继续查询，然后回复：“根据系统显示，您的订单预计在三天内送达。”

效果：短期记忆就像是客服Agent的“工作台”，它能把当前客户的所有信息、沟通历史、处理进度都放在眼前，确保每一次回复都“在线”，不会出现“答非所问”的尴尬情况。这对于提升客户体验，避免重复提问，简直太重要了！

3. 长期记忆（Long-term memory）：跨会话的用户画像、历史记录

定义：长期记忆，这才是AI Agent真正“聪明”的体现！它能把学到的知识、经验、用户的偏好等等，长久地保存下来，而且可以在不同的会话、不同的任务中反复使用。它就像AI Agent的“个人成长档案”和“企业知识库”，容量无限，但需要更巧妙的方式去检索。

举例：

• 语义记忆（Semantic Memory）：
• 事实：比如公司所有产品的详细参数、功能、使用场景，或者营销活动的历史数据、成功案例。
• 偏好：某个客户喜欢接收短信通知，不喜欢电话；某个客户对打折商品更感兴趣，对高端定制不感冒。
• 用户/公司知识：某个VIP客户的特殊需求、公司内部的规章制度、客服的SOP（标准操作流程）。
• 情景记忆（Episodic Memory）：
• 经验：客服Agent处理过某个疑难杂症的成功案例；营销Agent策划过某个活动，效果特别好或特别差，它会记住这些“经历”。
• 过去互动：某个客户上次投诉过什么问题，是怎么解决的；某个营销活动的用户反馈如何。
• 程序记忆（Procedural Memory）：
• 从过去互动中总结出来的“套路”或“操作指南”。比如，当客户说“我要退货”时，客服Agent就知道要走“退货流程SOP”；营销Agent知道“新用户注册”后，要自动发送“欢迎邮件”和“新手礼包”。

营销场景案例：

场景：你的营销Agent需要为一位“老客户”推荐新产品。

Agent如何利用长期记忆：

1. 长期记忆存储：客户的购买历史、浏览偏好、互动记录、VIP等级等信息，都被持久化存储在外部的记忆系统（如向量数据库或知识图谱）中。
2. 检索：当Agent需要为该客户推荐新产品时，它会从长期记忆中检索：
• 该客户过去购买过高端定制产品，对价格不敏感，更注重品质和个性化。
• 他经常参与线上社区活动，对新科技产品有浓厚兴趣。
• 他上次购买的产品是智能家居套装，当时客服Agent曾向他推荐过智能音箱，但他表示暂时不需要。
• 客户在上次营销活动中，曾点击过关于“智能穿戴设备”的广告，但最终未购买。
3. 生成推荐：基于这些长期记忆，你的营销Agent在推荐新产品时，就能像一个“老朋友”一样：
• 精准推荐：它不会再推荐智能音箱，而是会根据客户对“智能穿戴设备”的兴趣和对“品质”的追求，优先推荐公司最新款的高端智能手表。
• 个性化沟通：它会用更贴近客户偏好的语言和方式进行沟通，比如通过专属邮件发送内测邀请，而不是群发短信。

效果：长期记忆让AI Agent不再是“一次性”的工具，而是能够不断学习、积累经验的“智能伙伴”。它能让你的客服和营销Agent变得越来越“聪明”，越来越“懂你”，为你的业务创造更大的价值！像ChatGPT和Cursor等应用就是通过这种方式，让Agent在与用户的持续交互中“学习”和“成长”，使得用户在解决某些问题的时候，无需再手动引入上下文。

4. 技术实现方式

长期记忆的实现，可不是简单地把所有信息都塞进LLM的上下文窗口里（那样会“爆掉”的！）。它通常需要更精巧的设计：

• Session-based memory：这是短期记忆的常见实现，通常在内存中维护，随着会话结束而清除。
• Vector DB 存储与检索：对于长期记忆，最主流的方式是将信息（如用户偏好、历史互动、知识摘要）转化为向量，存储在向量数据库（Vector Database）中。当需要时，通过语义相似度检索，快速找到相关信息并注入到LLM的上下文。
• 持久化写入（Persistent Write）：系统将具有长期价值的信息，比如用户偏好的总结、关键事实等等，写入外部的记忆（Memory）系统，例如向量数据库或知识图谱，从而实现跨会话的知识积累。
• 编排层自动附加（Automatically attached by the orchestration layer）：一些高级的Agent框架（如OpenAI Assistants API）能够自动管理和附加相关的记忆片段到LLM的上下文，无需人工干预。
• 作为工具访问（Accessed as a tool）：Agent也可以主动调用工具来访问和操作记忆系统，比如调用一个“查询客户历史订单”的工具，或者一个“更新用户偏好标签”的工具。

5. 常见误区

记忆虽好，但也不是没有“坑”：

• 记忆过载 → 上下文冗余：如果无差别地把所有历史信息都注入上下文，不仅会增加成本和延迟，还会稀释当前任务的核心信息，造成上下文干扰。就像一个人的脑子里塞满了无关紧要的细节，反而会影响思考效率。
• 信息泄露 → 隐私合规风险：长期记忆中可能包含大量敏感的用户数据。如果管理不当，可能导致信息泄露，引发严重的隐私和合规问题。

6. 最佳实践

为了让Memory真正成为AI Agent的“智慧之源”，这里有几个最佳实践：

• 限制短期记忆窗口：对于短期记忆，要合理设置其长度，只保留与当前会话最相关的信息。过长的短期记忆不仅浪费Token，还可能引入噪音。
• 长期记忆定期清理与压缩：对于长期记忆，要建立有效的管理机制。定期清理过时、低价值的信息。同时，可以对长期记忆进行“压缩”，只保留高价值的结论与信息，而不是原始的、冗余的数据。比如，将一个客户的1000条浏览记录，压缩成“对电子产品和户外运动感兴趣”的几个标签。
• 在调用时动态检索，而非全量注入：不要试图把所有长期记忆一次性塞给LLM。而是根据当前任务的需求，动态地从长期记忆库中检索最相关的片段，并将其注入到LLM的上下文。这正是RAG的核心思想。
• 隐私与安全考虑：在设计记忆系统时，必须将数据隐私和安全放在首位。对敏感数据进行加密、脱敏处理，并严格控制访问权限，确保符合GDPR、CCPA等数据保护法规。

Memory是AI Agent“学习”和“成长”的关键。一个拥有良好记忆系统的Agent，才能真正做到“知人知面又知心”，为客户提供更个性化、更贴心的服务，为营销带来更精准、更高效的转化。

第五章：Tools —— 智能体的“外部操作能力”

1. 定义与作用

如果说前面几章讲的是AI Agent的“大脑”和“记忆”，那Tools就是它的“手脚”！你想啊，一个再聪明的人，如果不能动手操作，不能和外部世界交互，那他的聪明也只能停留在“想”的层面。LLM（大语言模型）再厉害，它也只是个“思想家”，它只会“想”和“说”，不会直接帮你打电话、发邮件、查数据库、发优惠券。

这时候，工具（Tools）就派上用场了！它让你的AI Agent从“会说”变成“会做”，真正地“动手”干活，和外部世界互动起来，完成那些光靠“想”搞不定的复杂任务。Tools属于行动性上下文（Actionable Context）的核心部分，它告诉模型“能做什么”以及“做了之后的结果”。

这些工具可以是各种API接口、内部服务、甚至是一些外部的SaaS应用。通过调用这些工具，AI Agent能够：

• 获取实时信息：比如查询最新的订单状态、库存信息、市场价格。
• 执行具体操作：比如发送邮件、短信，创建工单，修改数据库记录。
• 扩展自身能力：让Agent能够突破LLM本身的知识边界，接入无限的外部能力。

2. 客服场景案例：自动查单与工单生成

咱们的客服Agent，每天要处理大量的客户咨询，其中很多都涉及到查询和操作。有了Tools，它就能瞬间化身“超级客服”。

场景一：自动查单

客户：“你好，我的订单号是XYZ123，请问发货了吗？”

Agent如何利用Tools：

1. 工具定义：你的Agent被赋予了一个名为query_order_status的工具，它的定义可能长这样：

   {
     "name": "query_order_status",
   "description": "查询指定订单的实时状态和物流详情",
   "parameters": {
       "type": "object",
       "properties": {
         "order_id": {
           "type": "string",
           "description": "要查询的订单号，必需"
         }
       },
       "required": ["order_id"]
     }
   }
   

2. 工具调用：当Agent识别到客户意图是查询订单时，它会生成一个工具调用请求，比如：query_order_status(order_id="XYZ123")。
3. 执行与反馈：这个请求会被Agent的编排层（Orchestration Layer）捕获，然后编排层会实际调用你公司的订单管理系统API。API返回订单状态（例如：“已发货，物流单号：SF123456789”）。
4. Agent回复：Agent收到工具返回的结果后，会用自然语言回复客户：“您好！您的订单XYZ123已于今天上午发货，物流单号是SF123456789，您可以点击这里查询物流详情：[链接]。”

效果：客服Agent不再需要转接人工或让客户等待，就能实时、准确地提供订单信息，大大提升了客户满意度和客服效率。

场景二：工单系统 → 自动生成处理任务

客户：“我收到的商品有破损，需要申请退货。”

Agent如何利用Tools：

1. 工具定义：Agent拥有一个create_return_ticket的工具，用于在工单系统中创建退货申请。
2. 工具调用：Agent在收集到客户的订单号、破损情况描述、照片等信息后，会调用create_return_ticket工具，将这些信息提交到工单系统。
3. 执行与反馈：工单系统成功创建工单，并返回工单号（例如：TK20250905001）。
4. Agent回复：“好的，我们已经为您创建了退货申请工单，工单号是TK20250905001。我们的售后团队会在24小时内与您联系，请您保持电话畅通。”

效果：Agent能够自动化处理复杂的退货流程的初始环节，减轻人工客服的负担，并确保每个客户请求都能被系统化地记录和追踪。

3. 营销场景案例：邮件营销与实时数据拉取

营销Agent有了Tools，就能从“文案生成器”升级为“营销执行官”，直接触达客户，获取实时数据。

场景一：邮件营销API → 自动推送优惠券

Agent任务：识别出近30天未活跃的注册用户，并自动发送一张专属优惠券，鼓励他们再次消费。

Agent如何利用Tools：

1. 工具定义：Agent拥有get_inactive_users（获取不活跃用户列表）和send_coupon_email（发送优惠券邮件）两个工具。
2. 工具调用：
• 首先调用get_inactive_users()获取用户列表。
• 然后遍历列表，对每个用户调用send_coupon_email(user_email="xxx@example.com", coupon_code="WELCOMEBACK20")。
3. 执行与反馈：邮件营销系统成功发送邮件，并返回发送结果。

效果：营销Agent能够自动化执行用户召回策略，精准触达目标用户，提升用户活跃度和复购率，大大提高了营销效率。

场景二：BI报表API → 实时拉取客户群体数据

Agent任务：分析最近一次营销活动的效果，并生成一份简报。

Agent如何利用Tools：

1. 工具定义：Agent拥有get_campaign_performance（获取营销活动表现数据）工具，该工具能连接到公司的BI（Business Intelligence）系统。
2. 工具调用：Agent调用get_campaign_performance(campaign_id="SUMMER_SALE_2025")。
3. 执行与反馈：BI系统返回该营销活动的点击率、转化率、ROI等实时数据。
4. Agent分析与生成简报：Agent收到数据后，结合其分析能力，生成一份包含关键指标、趋势分析和初步建议的营销简报。

效果：营销Agent能够实时获取最新的营销数据，进行快速分析和决策，让营销活动不再是“拍脑袋”，而是有数据支撑，更加科学有效。

4. 技术实现方式

Tools的实现，离不开以下几个关键概念：

• Tool Description 设计：这是核心！LLM之所以知道如何调用工具，就是因为它“读懂”了工具的描述。这些描述通常以结构化的形式（如JSON Schema）定义了工具的名称、功能、所需参数、参数类型、是否必需等信息。清晰、准确、简洁的Tool Description是Agent正确使用工具的前提。
• Function Calling / MCP（Model Context Protocol）：这是LLM与外部工具交互的“语言”。当LLM判断需要使用某个工具时，它会生成一个符合特定格式的“函数调用”请求。这个请求会被Agent框架（或编排层）捕获并执行。MCP（模型上下文协议）可以看作是为“行动性上下文”和部分“信息性上下文”的标准化交互所做出的努力，它为Agent能够更顺畅、更安全地与外部工具和数据源进行通信提供了标准化的接口。
• 工具选择策略：当Agent拥有多个工具时，如何选择最合适的工具是关键。这通常涉及到LLM的推理能力，它会根据当前任务、用户意图和工具描述来决定调用哪个工具。高级的Agent框架还会考虑工具的调用成本、延迟等因素。

5. 常见误区

Tools虽好，但用不好也会“翻车”：

• 工具过多，导致Agent混乱：如果你给Agent配置了太多功能相似或职责不清的工具，它可能会“选择困难症”发作，不知道该用哪个，甚至用错工具，导致任务失败。
• 工具描述模糊 → 误用：如果Tool Description写得不够清晰，或者有歧义，Agent就可能误解工具的功能或参数，导致调用失败或产生错误结果。就像你给一个新手一份模糊不清的操作手册，他肯定会犯错。
• 不考虑成本/延迟：每次工具调用都可能产生API费用和时间延迟。如果Agent频繁调用高成本或高延迟的工具，会显著影响用户体验和运营成本。

6. 最佳实践

为了让你的Tools真正成为AI Agent的“神兵利器”，这里有几个最佳实践：

• 工具功能模块化：将工具设计成单一职责、功能明确的模块。一个工具只做一件事，这样Agent更容易理解和使用，也方便维护和扩展。
• 工具调用可解释化（Log追踪）：记录Agent每次工具调用的详细信息，包括调用了哪个工具、传入了什么参数、返回了什么结果。这对于调试、优化和审计Agent的行为至关重要。
• 成本/延迟优化：在设计和选择工具时，要充分考虑其成本和延迟。对于高频或对实时性要求高的任务，优先使用低成本、低延迟的工具。对于复杂任务，可以考虑将多个工具调用进行编排，减少不必要的中间步骤。
• 领域上下文定制：通用工具描述可能不足以满足特定业务场景的需求。根据你的客服或营销业务特点，对工具描述进行“本地化”和“定制化”，让Agent更好地融入你的业务流程。

Tools是AI Agent从“思考者”到“行动者”的关键飞跃。它让Agent能够真正地“深入业务”，与外部系统无缝协作，为你的客服和营销工作带来前所未有的效率和可能性。

第六章：Tool Results —— 智能体的“外部信息反馈”

1. 定义与作用

如果说Tools是AI Agent的“手脚”，那Tool Results就是它的“眼睛”和“耳朵”！你想啊，你派一个人出去办事，他办完了总得给你个反馈吧？是成功了，还是失败了？结果是什么？对于AI Agent来说，它调用了外部工具之后，也需要知道这些“行动”的结果。这些结果，就是Tool Results。

Tool Results属于行动性上下文（Actionable Context）的一部分，但它更侧重于工具执行后的“反馈”。它将工具调用的结果，无论是结构化的数据（比如JSON）还是非结构化的文本（比如API返回的错误信息），作为新的上下文注入到LLM的“思考空间”里。这样，LLM就能“看到”工具的执行情况，然后根据这个反馈，继续它的“思考”、调整它的“行动”，形成一个完整的“行动闭环”。

它的作用至关重要：

• 闭环反馈：让Agent知道它的“手脚”是否成功执行了任务。
• 决策依据：根据工具结果，Agent可以决定下一步是继续、重试、还是改变策略。
• 信息补充：工具结果往往包含了LLM自身无法直接获取的实时信息，极大地丰富了LLM的上下文。
• 用户交互：Agent可以将工具结果进行提炼和总结，然后以自然语言的形式反馈给用户。

2. 工具调用机制与编排层响应

咱们得明白一点，LLM（大语言模型）本身是个“思想家”，它只会“想”和“说”，不会直接“动手”。当LLM觉得需要某个工具来完成任务时，它会用一种特殊的“暗号”来告诉它的“执行官”（也就是编排层或Agent框架）：“喂，帮我调用一下这个工具，参数都给你准备好了！”

比如，你的营销Agent“想”给客户发个营销邮件，它会在内部生成一个这样的“暗号”：

{
  "tool_call": {
    "name": "send_promotional_email",
    "parameters": {
      "customer_email": "user@example.com",
      "campaign_id": "SUMMER_SALE_2025"
    }
  }
}

这个“暗号”会被LLM的“执行官”——编排层——捕捉到。编排层可不是吃素的，它会立刻“领命”，去实际执行send_promotional_email这个工具（比如，调用你公司的邮件发送API）。然后，它会把工具执行的结果，再“汇报”给LLM。

当工具“干完活儿”之后，编排层会把工具的“工作报告”，用一种特定的消息格式，悄悄地“塞”回LLM的“上下文消息列表”里。这样，LLM就能“看到”工具的执行结果了，然后它就能根据这个结果，继续它的“思考”和“对话”。

比如，如果send_promotional_email工具成功地把邮件发出去了，编排层可能会把这样的“成功报告”附加到LLM的上下文里：

{
  "tool_result": {
    "name": "send_promotional_email",
    "content": {
      "status": "success",
      "message": "邮件已成功发送给 user@example.com",
      "email_id": "EMAIL_12345"
    }
  }
}

LLM一看到这个tool_result，就知道邮件发成功了，它就可以自信地告诉用户：“您的营销邮件已经成功发送啦！”

3. 客服场景案例：订单修改的成功与失败

咱们来个客服Agent的例子，它要处理一个客户的“修改订单”请求。这个例子能清晰地展示Tool Results如何影响Agent的后续行为。

1. 客户请求：“你好，我的订单号是XYZ123，我想把购买的数量从10个改成5个。”
2. AI Agent推理：LLM识别到客户的意图是“修改订单”，它知道需要调用一个名为modify_order的工具。
3. 工具调用：LLM生成modify_order(order_id="XYZ123", new_quantity=5)的内部指令，并交给编排层。
4. 编排层执行：编排层接收到指令，实际调用你公司内部的订单管理系统API，尝试修改订单。
5. 工具结果返回：
• 成功情况：订单管理系统返回修改成功的信息。编排层将以下内容附加到LLM的上下文：

  {
    "tool_result": {
      "name": "modify_order",
      "content": {
        "status": "success",
        "message": "订单XYZ123数量已成功修改为5个"
      }
    }
  }
  

  LLM收到后，会回复客户：“好的，您的订单XYZ123数量已经成功修改为5个了，请您核对一下。”
• 失败情况：订单管理系统返回修改失败的信息，比如“库存不足”。编排层将以下内容附加到LLM的上下文：

  {
    "tool_result": {
      "name": "modify_order",
      "content": {
        "status": "failed",
        "error_code": "INSUFFICIENT_STOCK",
        "message": "商品库存不足，无法将订单XYZ123数量修改为5个，当前库存仅剩3个"
      }
    }
  }
  

  LLM收到后，会回复客户：“非常抱歉，您的订单XYZ123数量暂时无法修改为5个，因为目前库存仅剩3个。您看是修改为3个，还是取消订单呢？”

效果：Tool Results，就像是AI Agent的“眼睛”，让它能“看到”外部世界的真实反馈。有了这些反馈，AI Agent才能真正做到“知行合一”，根据实际情况调整自己的“思考”和“行动”，从而更好地服务客户，更精准地进行营销。没有Tool Results，AI Agent就只能是个“空想家”，无法真正地为你解决问题。

4. 营销场景案例：用户分群分析与市场趋势引入

营销Agent通过Tool Results，能够获取到外部系统的分析结果，从而进行更精准的营销决策。

场景一：用户分群分析数据

Agent任务：根据最新的用户行为数据，对用户进行分群，并为不同群体制定营销策略。

Agent如何利用Tool Results：

1. 工具调用：Agent调用analyze_user_segments工具，该工具连接到用户行为分析平台。
2. Tool Results返回：工具返回一个JSON对象，包含不同用户群体的特征、数量和活跃度等信息。

   {
     "tool_result": {
       "name": "analyze_user_segments",
       "content": {
         "segments": [
           {"name": "高价值活跃用户", "count": 10000, "features": "高频购买，参与社区互动"},
           {"name": "流失风险用户", "count": 5000, "features": "近30天无购买，浏览减少"}
         ]
       }
     }
   }
   

3. Agent定制推荐方案：Agent收到这些分群数据后，会为“流失风险用户”群体生成一份召回邮件草稿，并建议提供专属优惠券。

效果：营销Agent能够基于实时、细致的用户分群数据，制定更具针对性的营销策略，提升营销效果。

场景二：搜索引擎结果 → Agent引入最新市场趋势

Agent任务：为即将发布的智能家居新品撰写一篇包含最新市场趋势的博客文章。

Agent如何利用Tool Results：

1. 工具调用：Agent调用search_web工具，搜索“2025智能家居市场趋势”、“智能家居用户痛点”等关键词。
2. Tool Results返回：工具返回搜索引擎结果，包含多篇文章的标题、摘要和URL。

   {
     "tool_result": {
       "name": "search_web",
       "content": [
         {"title": "智能家居市场报告2025：个性化与互联互通", "url": "https://example.com/report1"},
         {"title": "消费者对智能家居的五大抱怨", "url": "https://example.com/article2"}
       ]
     }
   }
   

3. Agent引入最新市场趋势：Agent会进一步浏览这些URL（可能通过另一个工具），提取关键信息，然后将其融入到博客文章中，确保文章内容的时效性和专业性。

效果：营销Agent能够实时获取外部信息，将最新的市场趋势和用户洞察融入到营销内容中，让内容更具吸引力和说服力。

5. 技术实现方式

Tool Results的注入和处理，通常涉及到以下技术：

• Result post-processing（摘要、过滤）：工具返回的原始结果可能非常庞大或包含大量冗余信息。在将其注入LLM上下文之前，需要进行后处理，比如摘要、过滤、提取关键实体等，以减少Token占用，提高信息密度。
• 递归上下文压缩：当工具结果和历史上下文累积过多时，可以采用递归压缩策略，将旧的上下文总结、提炼，只保留高价值信息，从而为新的工具结果腾出空间。
• 多工具结果融合：在某些复杂任务中，Agent可能需要调用多个工具，并融合它们的结果。这就需要Agent具备将不同来源、不同格式的信息进行整合和推理的能力。

6. 常见误区

Tool Results的处理不当，同样会带来问题：

• 直接把原始结果抛给用户：工具返回的原始JSON或API错误信息，对于普通用户来说是“天书”。如果Agent不加处理直接抛给用户，会极大损害用户体验。
• 工具结果冗余导致上下文爆炸：如果不对工具结果进行有效压缩和过滤，每次工具调用都会增加LLM的上下文长度，最终导致上下文溢出，或者降低Agent的推理效率。
• 结果可信度校验不足：外部工具返回的结果并非总是100%准确或最新的。Agent需要具备一定的结果校验能力，或者在反馈给用户时，能提示信息来源或时效性。

7. 最佳实践

为了让Tool Results真正成为AI Agent的“智慧之源”，这里有几个最佳实践：

• 提炼关键信息：对工具返回的原始数据进行智能摘要和关键信息提取，只将最核心、对LLM决策最有价值的信息注入上下文。
• 结果可信度校验：对于关键的工具结果，可以设计校验机制，比如交叉验证、数据比对，确保信息的准确性。在无法完全确认时，Agent应具备“不确定性表达”的能力。
• 按场景动态决定是否注入：并非所有工具结果都需要注入LLM的上下文。对于一些辅助性、非关键的结果，可以只记录在日志中，不占用LLM的Token。只有当结果对Agent的下一步决策至关重要时，才将其注入。
• 用户友好型反馈：将复杂的工具结果转化为用户易于理解的自然语言，并根据用户情绪和语境进行调整，确保反馈的及时性、准确性和人性化。

Tool Results是AI Agent实现“知行合一”的关键。它让Agent能够从外部世界获取真实的反馈，并据此调整自己的行为和决策。一个能够高效处理Tool Results的Agent，才能真正成为你业务流程中不可或缺的“智能执行者”。

行业落地与趋势

1. 中腰部SaaS厂商的机会

各位中腰部SaaS厂商的朋友们，你们是不是总觉得在AI大模型时代，面对那些动辄千亿参数、万亿资金的巨头，有点“高攀不起”？觉得AI Agent这玩意儿，好像是巨头们的专属游戏？

大错特错！

恰恰相反，Context Engineering的崛起，为我们中腰部SaaS厂商提供了一个弯道超车的绝佳机会。为什么这么说？

巨头们有模型，但它们往往缺乏深入到各个垂直行业的本地化行业知识和客户关系沉淀。而这，正是我们中腰部SaaS厂商的“护城河”！我们深耕特定行业多年，最懂客户的痛点、最了解业务的细节、最清楚行业内的“潜规则”。

Context Engineering，就是把我们这些宝贵的行业知识和客户关系，高效地“喂”给AI Agent的艺术。通过精细化地构建和管理指令、示例、知识、记忆、工具和工具结果，我们能够打造出比通用大模型更懂行、更专业、更贴合实际业务需求的客服和营销Agent。这就像是，巨头们造出了最先进的发动机，而我们则能为这个发动机装上最适合特定地形的轮胎、最符合驾驶习惯的操作系统，让它在我们的赛道上跑得更快、更稳。

所以，别再只盯着大模型本身了，把精力放在如何利用Context Engineering，将你们独有的行业洞察和客户数据转化为Agent的“智能养料”，这才是你们在客服/营销市场实现差异化竞争，甚至弯道超车的关键。

2. 客服Agent的价值

在客服领域，AI Agent的价值早已不是什么新鲜事，但通过Context Engineering加持的Agent，其价值将得到几何级数的放大：

• 降低人力成本：这是最直接的收益。一个“懂行”的客服Agent，能够处理80%以上的常见咨询，甚至能自主解决部分复杂问题，大大减少了人工客服的工作量。这意味着你可以用更少的人力，服务更多的客户，或者将宝贵的人力资源投入到更需要“人情味”和“专业判断”的疑难杂症上。
• 提升客户满意度（CSAT）：一个能秒懂客户意图、秒查知识库、秒调工具解决问题的Agent，能够提供24/7无间断、一致性高、响应迅速的服务。客户不再需要等待，不再需要重复描述问题，他们的满意度自然会飙升。而且，通过长期记忆记住客户偏好，提供个性化服务，更能让客户感受到被重视，从而提升客户忠诚度。
• 数据沉淀与优化：Agent在服务过程中产生的所有交互数据、工具调用记录、问题解决路径，都是宝贵的财富。通过对这些数据的分析，我们可以不断优化Agent的Context，提升其服务能力，形成正向循环。

3. 营销Agent的价值

营销，是一个需要创意、洞察和执行力的领域。Context Engineering赋能的营销Agent，将成为你最得力的“营销副手”：

• 提升转化率：通过精准的客户画像（长期记忆）、实时的市场洞察（知识）、个性化的内容生成（指令与示例），营销Agent能够为每个客户提供“千人千面”的营销内容和产品推荐。这大大提升了营销信息的有效性，从而直接转化为更高的点击率、转化率和销售额。
• 支持个性化精准营销：告别“广撒网”式的营销。Agent能够根据客户的生命周期阶段、行为偏好、购买历史等，自动触发个性化的营销活动，比如在客户浏览某款产品后，自动发送相关优惠券；在客户生日时，发送专属祝福和礼品。这种“润物细无声”的营销，更能打动人心。
• 实时响应与优化：营销Agent可以实时监控营销活动数据（Tool Results），并根据数据反馈，自动调整营销策略，比如暂停效果不佳的广告，加大对高转化渠道的投入。这让营销变得更加敏捷和高效。

4. 未来趋势

Context Engineering的未来，充满了无限可能。我个人觉得，未来会有几个特别有意思的趋势，它们将彻底改变我们与AI Agent的协作方式：

• 多模态上下文（语音、图片、视频）：现在咱们主要聊的是文字信息，但未来，图片、语音、视频这些多模态信息会更深入地融入上下文。比如，客服Agent能“看懂”客户发来的产品损坏图片，营销Agent能“听懂”用户在语音留言里的情绪，这会让AI Agent处理现实世界的能力更上一层楼。想象一下，客户拍个视频抱怨产品问题，Agent直接“看懂”并给出解决方案，这体验得多棒！
• 跨平台记忆与统一客户画像：现在客户数据分散在CRM、ERP、营销自动化等多个系统。未来，Context Engineering将推动形成统一的客户画像和跨平台记忆。无论客户在哪个渠道与你互动，Agent都能“认出”他，并提供连贯、个性化的服务。这将彻底解决“上下文丢失”的痛点。
• 与 Agentic Workflow 结合 → 自动化、端到端解决方案：Context Engineering不仅仅是关于单个Agent的优化，更是关于多个Agent之间如何协作，形成复杂的Agentic Workflow。比如，一个营销Agent识别到潜在客户，然后触发一个销售Agent进行跟进，再由一个客服Agent提供售后服务。这种端到端的自动化解决方案，将极大提升业务效率。
• 上下文管理会更“智能”：AI Agent会变得更主动，它能自己去识别、提取和组织那些它需要的上下文信息，咱们人工干预的地方会越来越少。就像一个超级助理，你不用事无巨细地交代，它自己就能把事情办得妥妥的。
• 透明度和可解释性会更“靠谱”：Context Engineering也能帮助我们更好地理解AI Agent为什么会做出某个决策或回复。这样，当AI Agent给出某个建议时，我们就能知道它是基于哪些信息和逻辑判断的，用起来也更放心。

总结

我们深入探讨了上下文的三个核心类别：指导性上下文（Guiding Context），它为Agent设定框架和规则；信息性上下文（Informational Context），它为Agent提供解决问题所需的事实和知识；以及行动性上下文（Actionable Context），它赋予Agent与外部世界交互的能力。

我们还特别强调了Context Engineering的四大核心实践：

1. 写入（Write）：将上下文持久化，超越上下文窗口的限制，实现会话内写入（Scratchpads）和持久化写入（Memory系统），让Agent能够积累经验，持续学习和成长。
2. 选取（Select）：在每次模型调用前，从所有可用的信息源中动态地拉取与当前子任务最相关的信息，确保上下文的信噪比，避免信息冗余和干扰。
3. 压缩（Compress）：在信息进入上下文窗口之前，对信息进行有损或无损的压缩，用更少的Token承载最核心的信号，从而在有限的上下文窗口中容纳更多有效信息。
4. 隔离（Isolate）：在多信息流之间设置边界，由子流程先行消化，仅上交要点信息，极大减轻主Agent的认知负担，提高上下文中的信息密度。

这四大实践，是区分一个AI系统究竟是一个有趣的演示，还是一个可靠的、可以规模化的应用的关键要素。它们共同构成了Context Engineering的精髓，帮助我们应对上下文缺失和上下文退化的问题。

核心 takeaway：能管理上下文的人，才能打造真正懂客户的AI。它意味着我们的工作重心，将不可逆转地从如何找到那句完美的提示词，转向如何设计出一个能够为模型在每一步都动态组装出完美上下文的、健壮可靠的系统。

掌握Context Engineering的原理和实践，绝对是你在AI时代的核心竞争力。它能帮你构建出真正有价值、能解决实际问题的智能Agent，让你的业务起飞。