摘要 上下文工程是构建高效AI智能体的核心方法，旨在解决大模型的上下文衰减和注意力预算限制问题。关键策略包括：使用信息量高但token少的系统提示；通过即时上下文检索和工具动态加载数据；采用压缩、结构化笔记和子智能体架构管理长周期任务。这些方法帮助智能体在有限上下文窗口中保持高效运作，实现更强大的自主性和连贯性。随着模型能力提升，混合策略和自主检索将成为智能体设计的趋势。

企业级智能体高效构建方法论 本文提出了一套系统化的企业级智能体构建框架，包含4大阶段和10个步骤： 明确需求阶段：确定应用场景、目标与验收标准，识别关键干系人和数据来源，产出场景说明书、验收标准和成本清单。 体系架构设计阶段：完成整体技术架构设计，进行关键技术PoC验证，细化核心模块（如AI网关、RAG知识库等）并落地实施。 智能体落地与评估阶段：采用敏捷方式，将系统拆分为可独立验证的子智能体MV

下一代AI Agent架构突破多话题混合处理瓶颈：传统监督者模式面临用户混合提问时的失忆问题，新方案采用动态准则匹配机制替代单一路由决策。如Parlant框架通过评估所有相关准则、动态加载上下文，使AI能够同时处理退货和保修等交叉问题，实现更自然的对话体验。这种从"选路"到"配方"的转变，解决了LangGraph在复杂对话中的固有局限，代表AI客服系统的进化

本文介绍了一个简单AI Agent的开发过程，用于管理本地文件。主要内容包括：1)编写三个工具函数(read_file、list_files、rename_file)用于文件操作；2)使用pydantic-ai框架创建Gemini模型实例；3)构建Agent对象并注册工具函数；4)开发基础交互程序；5)改进版本添加对话记忆功能。该Agent能自动调用相应函数执行用户请求，如读取文件内容、重命名文件

摘要 上下文工程（CE）是优化大模型交互效果的系统化方法，相比提示词工程（PE）具有四大优势：结果更稳定可重复、扩展性更强、具备状态记忆能力、用户操作负担更低。CE包含五大模块：动态检索、记忆系统、工具使用、提示工程和上下文更新机制，不同场景可灵活组合。以AI编程助手为例，CE通过显式配置文件（编码规范等）和隐式交互信息（代码片段、对话历史）的智能组合，显著提升代码生成质量。CE代表了AI开发范式

AI智能体工作流设计6阶段详解：1.任务理解与目标定义（拆解任务、设置自主性）；2.规划与分解（创建DAG结构、动态调整）；3.上下文检索（RAG技术、确保准确性）；4.编排执行（并行/顺序任务、状态管理）；5.监控反馈（实时检测、自动重试）；6.评估优化（定义KPI、自动化改进）。该框架为构建稳健AI工作流提供系统方法论，助力应对复杂任务场景。

智能体安全护栏设计模式 本文介绍了AI智能体系统中的关键安全机制——护栏（Guardrails）设计模式，旨在防止有害内容生成和系统滥用。护栏作为多层防御机制，通过输入验证、输出过滤、行为约束等手段确保智能体安全合规运行。文章详细阐述了护栏在客服机器人、内容生成、教育辅导等多个场景的应用，并强调工程化智能体需遵循模块化、可观测性等软件工程原则。护栏机制对维护AI系统可信度、防止伦理法律风险至关重要

本文介绍了两种AI大模型推理策略(ReAct和Plan-and-Execute)在智能产品"小智伴"中的应用。ReAct模式通过推理-执行循环实时调用工具，适合需要频繁查证的任务；Plan-and-Execute则先规划再执行，适用于复杂多步骤任务。文章详细阐述了从需求分析到流程图设计，再到代码实现的完整推理步骤拆解方法，并提出了包括匹配度评估、评测集验证和人工兜底在内的结果评

本文探讨了LangGraph框架中的ToolNode机制，该组件能有效扩展智能体的工具调用能力。ToolNode作为LangGraph的"工具执行器"，封装了工具调度逻辑，支持同步/异步调用，并能自动处理错误。文章介绍了ToolNode的三大核心功能：接收LLM工具请求、执行调用、更新图状态，并重点说明了使用@tool装饰器定义工具的四个关键要素。通过两个代码示例，展示了Too

突破大模型Token限制的司法应用方案 本文探讨了突破大模型Token限制的技术方案在司法文书处理中的应用挑战与解决方案。主要内容包括： 问题概述：司法文书平均20万字远超GPT-5（128K）等模型的处理能力，专业术语和复杂法律关系的分析需求加剧了这一挑战。 技术瓶颈：Transformer架构的O(n²)计算复杂度使处理10万字案卷需要1.4TB显存，远超当前硬件能力。 司法特殊需求：证据链完