meng shao
@shao__meng · 5天前“洗”出最强 AI Agent：如何保持 AI Agent 记忆的纯净与高效
来自 @CamelAIOrg 团队 @Hesamation 的文章，他表示：AI Agent 的智商很大程度上取决于它的“上下文工程”，Agent 变笨通常是因为上下文出现了“腐烂”，冗余信息淹没了关键指令，CAMEL 团队提出的三种核心技术及其背后的实战思考。
1. 上下文总结：对抗“支线任务”的干扰
场景痛点：当你让 Agent 写个代码，它可能会为了修一个数据库的小 Bug 而陷入长达 10 分钟的搜索。这段“支线剧情”会产生海量 Token，让 Agent 忘记最初的任务目标。
技术手段：
· 自动触发：当 Token 使用率达到窗口的 80% 时自动压缩。
· 智能保留：在总结时，CAMEL 会特意保留一小部分原始用户消息。这是为了防止 LLM 在总结时产生幻觉或遗漏细节，确保“最高指示”不走样。
价值：将 Agent 从细节泥潭中拉出来，重新聚焦于全局目标。
2. 工作流记忆：让 Agent 积累“错题本”
场景痛点：Agent 每次处理任务都是“冷启动”。如果它上次费了很大劲才学会如何爬取某个反爬严厉的网站，下次遇到同样任务，它可能还会再踩一遍坑。
技术手段：
· 结构化归档：任务完成后，自动生成一份 Markdown 文档。包含：任务描述、成功的操作步骤、使用的工具、失败记录及修复策略。
· 弃用 RAG：这是一个非常有趣的观点。作者认为对于工作流记忆，不需要复杂的向量检索。通过文件名匹配、标签筛选或让 Agent 在一小份清单中自主选择即可。
价值：将“过程性经验”转化为“确定性指令”，显著提升 Agent 在重复性任务中的成功率。
3. 工具输出缓存：一个谨慎的实验
场景痛点：工具调用（如读取万字文档）产生的输出极其庞大。这些数据可能只在被处理的那一秒有用，之后就成了昂贵的垃圾。
技术手段：
· 引用机制：如果输出超过 2000 字符，就将其存入磁盘，在对话中只留下一个 ID、简短预览和检索指令。
反思与教训：
· CAMEL 团队在实践后一度撤回了此功能。因为他们发现，如果预览信息不足，Agent 可能会因为“没看到全貌”而做出错误判断。
· 这增加了 Agent 的认知负荷：它必须自己判断什么时候该去“提取旧文件”，什么时候只看预览就行。
启示：过度追求 Token 效率可能会损害 Agent 的推理能力，内存清理必须在“节省成本”与“信息完整”之间走钢丝。
核心解读与总结
文章的专业洞察在于：Agent 的性能优化已经从“卷模型规模”转向了“卷数据管理”。
· 脑干与记忆的分离：LLM 是脑干，而开发者需要构建一个高效的记忆过滤器。
· 极简主义原则：最好的上下文工程是“如无必要，勿增实体”。
· 可解释性：相比于全黑盒的记忆检索，CAMEL 倾向于使用 Markdown、标签和结构化 Prompt，让开发者能看懂 Agent 到底记住了什么。
博客地址
camel-ai.org/blogs/brainwas…
ℏεsam
@Hesamation · 2个月前brainwash your agents.
context engineering doesn't have to be hard, there are so many low-hanging fruits. just keep the memory a holy place and drop the bs messages
I just wrote a blog post on how we do it at @CamelAIOrg. these are simple to implement, must-have techniques for apps that use agents, which can optimize the accuracy and the cost without crazy code changes.
🎁 BONUS: I created a number of bite-sized issues that you can get on right now and start your open-source arc. just open a PR, or help review one.
read here:shorturl.at/zyCv7F
18
136
1,069
7.6万
1
19
66
67
22
