本文针对LLM Agent系统中的上下文管理问题，提出一种基于动态上下文构建的优化方法。该方法通过引入多源检索、相关性排序、token预算控制及外部记忆机制，在保证信息完整性的同时显著降低上下文规模，从而缓解长上下文带来的计算复杂度与推理延迟问题。实验结果表明，该方法能够在较小上下文窗口下实现更高的信息利用率，并有效避免因推理时间过长导致的系统超时（TTL）问题