工作周报2025年 9 月 1 日 - 2025年 9 月 7 日

本周工作思考

• Agent上下文管理(Context-Engineering)的总结与反思
  1. Sentry Agent在不同的任务的选用了不同模型，在这个策略的支持下，服务任务分发的决策Agent使用gpt-4o的模型，因为要把之前的所有的agent的输出以及issue data作为输入，导致经常出现上下文超限。
  2. 目前的解决办法是采用简单的压缩策略，具体来说遍历第二层对象，检查每层对象的长度，超出阈值，就进行压缩处理。
  3. 具体的压缩算法：列出数据结构中所有的第三级和第四级对象，设定每个对象的重要程度，对超出阈值的对象，依次递归以对象的重要程度开始裁切，重要程度最低的，最先移除；如果最后核心对象的数据也超出，就是直接裁切的办法，使用”…”告诉大模型此处有压缩的情况
  4. 这一种简单粗暴的办法，目前也暴露出了问题，上下文不足，导致问题判断出现错误，可以自动修复的，现在也要用人工修复。
  5. 目前Agent上下文的相关论文，讨论和实践非常多，但在遇到具体的问题往往不能很快的找到最佳实践，作为一个探索转落地的项目，我的设计原则是在创新探索和实用可靠保持均衡，目前尝试使用类mem0和memoryBank方案
  6. 在这个角度思考，目前Agent相关思想、技术等太过庞杂，对于我们来说各有利弊，以过往经验看这种情况一般表示是技术的工程化程度不高的表现，对我们来说，现有业务需要谨慎增加这类还不太稳定的技术栈，而对新业务来说，我们可以积极拥抱这类处于发展初期的技术，但需要以审慎的态度进行技术选型，并以长期主义为理念进行及时的重构技术架构