简介

文章介绍大模型智能体上下文管理，涵盖上下文概念、窗口处理策略、系统提示词设计、RAG工作流程、思维链应用、多工具调用设计、评估指标和压缩技术等。通过电商客服场景展示实践，提供代码实现示例，为开发者构建高效智能体提供全面指导。

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1. 什么是智能体的上下文？为什么它在AI智能体中至关重要？

• 答案： 智能体的上下文指的是智能体在执行任务时，所能感知和利用的所有相关信息的总和。这包括：

• •

  对话历史： 用户与智能体之间的多轮对话记录。

• •

  工具调用结果： 智能体执行函数或调用API后返回的数据。

• •

  系统提示词： 预先设定的角色、目标、约束和行为规范。

• •

  外部知识： 从向量数据库或知识库中检索到的相关信息。

• •

  环境状态： 在具身智能体中，还包括传感器数据、环境信息等。

• 重要性： 上下文是智能体的“工作记忆”。没有有效的上下文，智能体就无法进行连贯的多轮对话、无法根据历史结果调整策略、也无法完成复杂的多步骤任务。它直接决定了智能体的可靠性、准确性和智能水平。

2. 请解释“上下文窗口”的概念。当任务需求超过模型的上下文窗口时，有哪些主流处理策略？

• 答案： 上下文窗口是大型语言模型一次性能处理的最大Token数（如4K, 16K, 128K, 200K等）。它是一个硬性限制。
• 超长上下文处理策略：

1.滑动窗口： 只保留最近的一段对话历史，丢弃更早的内容。优点是简单高效，缺点是可能丢失关键的长程依赖信息。

2.摘要压缩：

• •

  动态摘要： 在对话过程中，定期将较旧的对话内容总结成一段简洁的摘要，并将其作为新的上下文的一部分。

• •

  递归摘要： 对于非常长的文档，可以将其分块，然后递归地对块进行摘要，最后再对摘要进行摘要。

3.选择性上下文： 这是最核心的策略。通过信息检索技术，只从外部知识库中加载与当前用户问题最相关的片段到上下文窗口中。

4.结构化提示： 使用特殊标记（如<history>, <current_query>）来清晰地组织上下文，帮助模型更好地理解不同部分的信息。

3. 智能体中的“系统提示词”通常包含哪些关键要素？请举一个简单的例子。

• 答案： 系统提示词用于设定智能体的基本运行规则，通常包含：

• •

  角色定义： “你是一个专业的旅行助手。”

• •

  核心目标： “你的目标是帮助用户规划详细且可行的旅行路线。”

• •

  约束与边界： “不要推荐超出用户预算的选项。如果无法确认信息，必须明确告知用户。”

• •

  工作流程： “首先确认用户的出行日期、预算和兴趣点。然后分步提供建议。”

• •

  输出格式： “请以Markdown列表形式输出，包含日期、活动、预计开销。”

• •

  工具使用规范： “在查询天气或航班信息时，你必须使用search_weather或search_flight工具。”

例子：

你是一个高效的代码助手，名叫CodePal。你的职责是帮助开发者解决技术问题。回答必须准确、简洁。如果用户的问题需要调用API或查询文档，你必须使用search_official_docs工具。你的代码回复必须包含注释。

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4. 请描述基于向量数据库的检索增强生成智能体的典型工作流程，并配图说明。

• 答案： 这是处理外部知识的核心架构。工作流程如下：

1.索引阶段：

• •

  将外部文档（如公司内部文档、产品手册）进行分块。

• •

  使用文本嵌入模型将每个文本块转换为向量（一组数字）。

• •

  将这些向量及其对应的原始文本存储到向量数据库中。

2.检索阶段：

• •

  用户提出一个问题。

• •

  使用相同的嵌入模型将用户问题转换为查询向量。

• •

  在向量数据库中进行相似性搜索（如余弦相似度），找出与查询向量最相似的几个文本块。

3.增强阶段：

• •

  将检索到的相关文本块作为上下文，与用户原始问题一起拼接成一个新的、增强后的提示。

• •

  例如： “请基于以下信息回答问题：[检索到的相关文本片段]。问题：[用户原始问题]”

4.生成阶段：

• •

  将增强后的提示发送给大语言模型，让模型生成基于所提供上下文的答案。

架构图：

5. 在RAG系统中，如何应对“检索失败”的情况？有哪些提高检索质量的技术？

• 答案： 检索失败是RAG系统的主要瓶颈，表现为检索到的内容不相关。
• 应对策略：

• •

  多路检索： 同时使用多种检索方式（如基于关键词的BM25和基于向量的相似度搜索），然后对结果进行重排序。

• •

  查询重写： 在检索前，先用LLM对用户原始问题进行优化、扩展或重写，使其更符合知识库中的表述方式。

• •

  小模型重排序： 使用专门的、轻量级的重排序模型对初步检索到的大量文档进行精细排序，选出Top-K最相关的。

• •

  元数据过滤： 为文档块添加元数据（如来源、日期、章节），检索时结合语义和元数据进行过滤。

• •

  递归检索： 先检索大的文档块定位范围，再在该大块内部进行更细粒度的检索。

6. 什么是思维链？在智能体架构中，如何利用思维链来提升复杂任务的成功率？

• 答案： 思维链是引导模型通过一系列中间推理步骤来解决问题的方法，而不是直接给出最终答案。
• 在智能体中的应用：

• •

  规划： 让智能体先输出一个计划（“要解决这个问题，我需要分三步：1. … 2. … 3. …”）。

• •

  工具选择： 让智能体在调用工具前说明理由（“要获取天气信息，我需要调用get_weather工具，因为…”）。

• •

  批判性反思： 如果工具调用结果不理想或任务失败，让智能体分析原因（“上一步失败是因为API参数错误，我应该重试并修正参数为…”），然后基于反思再次尝试。

例子：

用户请求： “帮我比较一下特斯拉和比亚迪最新款电动汽车的续航和价格。”
智能体CoT：
 1. 思考： 这是一个复杂的比较任务。我需要先分别找出两个品牌的最新款车型。
 2. 行动： 调用工具 `search_car_models(brand=’Tesla’)` 和 `search_car_models(brand=’BYD’)`。
 3. 观察： 工具返回了车型列表。特斯拉是Model S Plaid，比亚迪是海豹。
 4. 思考： 现在我需要获取这两个具体车型的续航和价格信息。
 5. 行动： 调用工具 `get_car_specs(model=’Model S Plaid’)` 和 `get_car_specs(model=’海豹’)`。
 6. 观察： 工具返回了详细规格。
 7. 思考： 现在我已经拥有了所有必要信息，可以制作一个对比表格。
 8. 最终回答： 生成一个包含车型、续航、价格的Markdown对比表格。

这个“思考-行动-观察”的循环，就是智能体执行CoT的核心。

7. 在实现一个支持多工具调用的智能体时，如何设计上下文结构以避免模型混淆？

• 答案： 清晰的结构设计至关重要。推荐使用结构化格式，如JSON或XML，来区分不同部分。

示例结构：

<system>
你是一个数据分析助手。你可以使用以下工具：
- query_database： 执行SQL查询。
- plot_chart： 生成图表。
请严格按照“思考->行动->观察”的流程工作。
</system>

<history>
<turn role="user"> 请展示上个月销售额最高的三个产品。 </turn>
<turn role="assistant">
{
"thoughts": "用户需要上个月的销售Top 3。我需要先查询数据库。",
"action": {
"name": "query_database",
"parameters": {"sql": "SELECT product_name, SUM(amount) AS total_sales FROM sales WHERE date >= ... GROUP BY ... ORDER BY total_sales DESC LIMIT 3;"}
  }
}
</turn>
<turn role="observation">
{
"result": [
    {"product_name": "Product A", "total_sales": 50000},
    {"product_name": "Product B", "total_sales": 45000},
    {"product_name": "Product C", "total_sales": 40000}
  ]
}
</turn>
</history>

<current_query>
请为这个结果生成一个柱状图。
</current_query>

这种结构让模型能清晰地识别出系统指令、历史对话（包括自己的思考、行动和工具返回的结果）以及当前问题。

8. 如何评估一个智能体的上下文管理能力？有哪些关键的评估指标？

• 答案： 评估需要综合考量，可分为自动化指标和人工评估。
• 自动化指标：

• •

  任务完成率： 智能体在测试集上成功完成任务的百分比。

• •

  步骤效率： 完成一个任务平均需要调用工具的次数。越少越好（在保证正确的前提下）。

• •

  hallucination 率： 智能体生成与提供上下文相悖或虚构信息的频率。

• •

  检索精度： 在RAG中，检索到的文档与问题相关的比例。

• 人工评估：

• •

  连贯性： 多轮对话是否自然流畅？

• •

  准确性： 答案是否基于上下文且正确无误？

• •

  有用性： 最终结果是否真正解决了用户的问题？

9. 在长对话任务中，上下文累积会导致令牌消耗增加和响应速度变慢。有哪些先进的上下文压缩技术？

• 答案： 除了基础部分提到的摘要，还有更精细的技术：

令牌级压缩： 在模型内部层面进行压缩，例如：

• •

  AutoCompressors： 训练模型将长上下文先压缩成一个短的“概要向量”，再基于这个向量生成回答。

• •

  Landmark Attention： 让模型学会关注上下文中的关键“地标”令牌，忽略不重要的部分。

智能体自我压缩： 让智能体自己决定上下文中哪些部分最重要，并主动丢弃或摘要冗余信息。例如，在对话中，智能体可以问：“关于您刚才提到的预算问题，我是否已经理解正确？” 从而确认并压缩信息。

10. 编程题：请用伪代码或Python（使用LangChain/LlamaIndex等框架）实现一个最简单的RAG智能体，包含文档加载、向量索引和问答循环。

• 答案（基于LangChain的伪代码风格）：

# 1. 导入和文档加载
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

loader = TextLoader(‘my_document.txt’)
documents = loader.load()

# 2. 文档分块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 4. 创建RAG智能体（这里是一个QA链）
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type=“stuff", # 简单地将检索到的文档“堆叠”到提示中
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# 5. 问答循环
while True:
    query = input(“请输入你的问题: ")
if query.lower() == ‘quit’:
break
    answer = qa_chain.run(query)
print(f“答案: {answer}”)

11. 场景题：设计一个“电商客服智能体”的上下文管理方案。该智能体需要处理退货、查询订单、产品咨询等多种请求，并且需要访问用户的历史订单数据。

• 答案：

上下文组成：

1. 系统提示： 定义客服角色、礼貌用语、公司政策（如退货期限）。

2. 用户档案： 当前用户的身份信息、会员等级等。

3. 会话历史： 本次对话的完整记录。

4. 相关数据：

• •

  订单数据库： 根据用户ID实时检索到的历史订单和当前订单。

• •

  产品知识库： 根据用户咨询的产品ID，从RAG系统中检索到的产品详情、保修信息。

• •

  政策文档： 检索相关的退货、保修政策原文。

工作流程：

1. 用户发起对话。

2. 智能体通过用户ID，从订单数据库拉取该用户的相关订单（如最近3个月的），作为上下文。

3. 用户表达意图（如“我想退货”）。

4. 智能体判断需要访问政策文档，通过RAG检索“退货流程”相关内容。

5. 智能体在上下文中结合用户具体订单（判断是否在退货期内）、检索到的政策和会话历史，生成个性化回复（如“您的订单XXX符合退货条件，请按以下步骤操作…”）。

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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