第4章-上下文管理-对话历史记忆系统与窗口优化-《Agentic AI 智能体应用开发》
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第4章：上下文管理 —— 对话历史、记忆系统与窗口优化
本章导引
在第3章中，我们构建了 Agent 框架骨架，其中 Context Manager（上下文管理器）是 Harness 六大组件中的第一个——它在 Agent 主循环的 Perceive 阶段被调用，负责为 Model 准备高质量的信息输入。
上下文管理的核心挑战可以用一句话概括：窗口很大，但不是无限；信息很多，但不是都有用。 如何在有限的上下文窗口内，将最有价值的信息以最优的方式呈现给 Model，是 Context Manager 要解决的根本问题。
本章分为三大板块：
- 对话历史管理（4.1）：滑动窗口、分层窗口、自适应压缩——解决"保留哪些历史消息"的问题
- 记忆系统设计（4.2）：工作记忆 + 短期记忆 + 长期记忆的三层架构——解决"Agent 如何跨会话记住信息"的问题
- System Prompt 工程（4.3）：结构化设计、动态注入、测试迭代——解决"如何给 Model 设定正确的行为框架"的问题
4.1 对话历史管理
4.1.1 消息角色体系：system/user/assistant/tool
理解消息角色是理解对话历史管理的前提。不同的 LLM API 对消息角色有略微不同的定义，但从工程抽象层面，核心角色是统一的：
| 角色 | 发送者 | 语义 | 示例 |
|---|---|---|---|
system |
系统 | 行为框架指令 | “你是一个专业的 Python 工程师…” |
user |
用户/Harness | 任务指令或注入的信息 | “帮我分析这段代码的安全性” |
assistant |
Model | Model 的回复和决策 | 文本回复或工具调用决策 |
tool / tool_result |
Harness | 工具执行结果 | “{ exitCode: 0, stdout: ‘…’ }” |
关键理解：user 角色消息的发送者并非一定是真正的人类用户。Harness 也会以 user 角色向 Model 注入信息——包括工具执行结果、检索到的知识片段、记忆摘要等。从 Model 的视角看，一切不是 system 也不是 assistant 的消息都是 “user” 消息。
这就引出了 Context Manager 的一个重要职责：明确标记每条 user 消息的真实来源，避免 Model 混淆（比如把工具执行结果当作用户的追问）。
// TypeScript: 带来源标记的消息结构
interface AnnotatedMessage {
role: 'system' | 'user' | 'assistant' | 'tool';
content: string;
/** 消息来源标记 */
source: 'human' | 'tool_result' | 'rag_retrieval' | 'memory' | 'system_injected';
/** 来源的详细描述（帮助 Model 理解上下文） */
sourceLabel?: string;
/** 时间戳 */
timestamp: number;
/** 消息 ID（用于去重和引用） */
messageId: string;
}
// 转换为 API 消息时，加上来源描述
function toAPIMessage(msg: AnnotatedMessage): Message {
if (msg.source === 'human') {
return { role: 'user', content: msg.content };
}
// 非人类消息：在前面加上来源说明
const prefix = {
tool_result: '[工具执行结果]',
rag_retrieval: '[检索到的知识片段]',
memory: '[记忆系统加载的信息]',
system_injected: '[系统通知]',
}[msg.source];
return {
role: 'user',
content: `${prefix}\n${msg.content}`,
};
}
4.1.2 对话窗口管理：滑动窗口、分层窗口、自适应窗口
对话窗口管理是 Context Manager 最核心的功能。当对话越来越长，必然超过上下文窗口限制。窗口管理策略决定了哪些信息被保留，哪些被丢弃。
策略一：滑动窗口（Sliding Window）
最简单直观的策略：始终保留最近 N 条消息。
完整对话历史: [msg1, msg2, msg3, msg4, msg5, msg6, msg7, msg8, msg9, msg10]
窗口大小: 4
保留的消息: [ msg7, msg8, msg9, msg10]
// TypeScript: 滑动窗口
function slidingWindow(messages: Message[], maxTokens: number): Message[] {
const result: Message[] = [];
let tokenCount = 0;
// 从最新消息开始，向前添加
for (let i = messages.length - 1; i >= 0; i--) {
const msgTokens = estimateTokens(messages[i]);
if (tokenCount + msgTokens > maxTokens) break;
result.unshift(messages[i]);
tokenCount += msgTokens;
}
return result;
}
优点：实现简单，计算开销小。
缺点：旧消息直接丢弃，可能丢失重要上下文。不适合需要长期记忆的场景。
策略二：分层窗口（Tiered Window）
将对话历史分为"必须保留"和"可以裁剪"两层：
Layer 1 (核心层, 永不丢弃): System Prompt + 当前任务 + 用户画像
Layer 2 (近期层, 完整保留): 最近 N 轮对话
Layer 3 (远期层, 摘要保留): 较早的对话 → 压缩为摘要
// TypeScript: 分层窗口管理
interface TieredWindow {
core: Message[]; // Layer 1: 核心层
recent: Message[]; // Layer 2: 近期层（完整）
archive: Message[]; // Layer 3: 远期层（已压缩为摘要）
}
class TieredWindowManager {
constructor(
private config: {
coreReserveTokens: number; // 核心层预留 tokens
recentReserveTokens: number; // 近期层预留 tokens
recentMessageCount: number; // 近期层保留消息数
maxTotalTokens: number; // 总上限
}
) {}
async manage(
allMessages: AnnotatedMessage[],
coreContext: Message[],
): Promise<Message[]> {
// 1. 核心层直接注入
let result = [...coreContext];
let remainingTokens = this.config.maxTotalTokens -
this.countTokens(result);
// 2. 近期层：保留最近 N 条完整消息
const splitPoint = Math.max(0, allMessages.length - this.config.recentMessageCount);
const recent = allMessages.slice(splitPoint);
const archive = allMessages.slice(0, splitPoint);
// 添加近期消息
for (const msg of recent.reverse()) {
const tokens = estimateTokens(msg);
if (remainingTokens - tokens < this.config.recentReserveTokens) break;
result.push(toAPIMessage(msg));
remainingTokens -= tokens;
}
// 3. 远期层：压缩为摘要
if (archive.length > 0 && remainingTokens > 1000) {
const summary = await this.summarize(archive);
result.push({
role: 'user',
content: `[历史对话摘要]\n${summary}`,
});
}
return result;
}
private async summarize(messages: AnnotatedMessage[]): Promise<string> {
// 用一个小模型生成摘要（也可以用本地模型）
// 生产环境中，这里会调用 Haiku 或本地小模型
const topics = messages
.filter(m => m.source === 'human')
.map(m => m.content.slice(0, 100))
.join('; ');
return `之前讨论了以下话题: ${topics}`;
}
}
策略三：自适应窗口（Adaptive Window）
根据当前任务的特征动态调整窗口策略：
// TypeScript: 自适应窗口
class AdaptiveWindowManager {
async manage(
messages: AnnotatedMessage[],
task: Task,
context: AgentContext,
): Promise<ManagedWindow> {
// 根据任务类型选择策略
switch (task.type) {
case 'code_review':
// 代码审查：需要看到完整的 diff 和上下文代码
return this.codeReviewWindow(messages, task);
case 'debugging':
// 调试：需要完整的历史，尤其是报错信息
return this.debuggingWindow(messages, task);
case 'chat':
// 一般聊天：标准的近期 + 摘要
return this.chatWindow(messages, task);
case 'creative_writing':
// 创意写作：需要连贯的风格上下文
return this.creativeWindow(messages, task);
default:
return this.defaultWindow(messages, task);
}
}
private debuggingWindow(messages: AnnotatedMessage[], task: Task): ManagedWindow {
// 调试场景：优先保留所有错误信息、堆栈跟踪、工具输出
// 牺牲普通对话消息
const errors = messages.filter(m =>
m.content.includes('Error') ||
m.content.includes('Exception') ||
m.content.includes('stack trace')
);
const others = messages.filter(m => !errors.includes(m));
// 错误信息全部保留，普通消息按滑动窗口截断
// ...
}
}
策略四：Token 预算的精细分配
// TypeScript: Token 预算管理
class TokenBudgetManager {
allocate(config: BudgetConfig, estimate: BudgetEstimate): BudgetAllocation {
const total = config.maxTokens;
// 优先级分配
let systemPrompt = Math.min(
estimate.systemPrompt,
Math.floor(total * 0.12) // System Prompt 最多占 12%
);
let currentTask = Math.min(
estimate.currentTask,
Math.floor(total * 0.05) // 当前任务描述最多 5%
);
// 剩余给对话历史和注入内容
let remaining = total - systemPrompt - currentTask;
let toolResults = Math.min(
estimate.toolResults,
Math.floor(remaining * 0.35) // 工具结果最多占剩余 35%
);
let history = Math.min(
estimate.history,
remaining - toolResults // 历史占剩下的
);
return {
systemPrompt,
currentTask,
toolResults,
history,
total,
used: systemPrompt + currentTask + toolResults + history,
wasted: total - (systemPrompt + currentTask + toolResults + history),
};
}
}
4.1.3 上下文压缩策略：摘要、剪枝、语义去重
当上下文窗口接近极限时，需要对已有内容进行压缩。压缩不是简单的截断——你需要保留核心语义，去除冗余。
策略一：对话摘要（Conversation Summarization）
# Python: 对话摘要压缩
class ConversationCompressor:
def __init__(self, client, model: str = "claude-haiku-4-5"):
self.client = client
self.model = model
# 使用 Haiku 做摘要任务，成本最低
async def compress(self, messages: list, max_summary_tokens: int = 500) -> str:
"""将一段对话历史压缩为摘要"""
prompt = self._build_compression_prompt(messages, max_summary_tokens)
response = await self.client.messages.create(
model=self.model,
max_tokens=max_summary_tokens,
system="你是一个对话摘要专家。请生成简洁但有信息量的摘要。",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return response.content[0].text
def _build_compression_prompt(self, messages: list, max_tokens: int) -> str:
conversation_text = "\n".join(
f"{'用户' if m['role']=='user' else '助手'}: {str(m['content'])[:200]}"
for m in messages
)
return f"""请将以下对话历史压缩为不超过 {max_tokens} tokens 的摘要。
保留关键决策、重要信息、未完成的任务和用户偏好。
对话历史：
{conversation_text}
摘要："""
策略二：智能剪枝（Pruning）
不是所有信息都值得保留。智能剪枝根据信息的重要性打分，保留高分信息，丢弃低分信息：
// TypeScript: 智能剪枝
interface PrunableItem {
content: string;
score: number; // 重要性评分
age: number; // 时间衰减（越老分数越低）
relevance: number; // 对当前任务的相关性
}
class IntelligentPruner {
score(item: PrunableItem, currentTask?: string): number {
let score = item.score;
// 时间衰减：越旧的信息越不重要
const ageInMinutes = item.age / (1000 * 60);
score *= Math.exp(-ageInMinutes / 60); // 60分钟的衰减常数
// 如果提供了当前任务，计算相关性加分
if (currentTask) {
score *= (1 + item.relevance);
}
return score;
}
prune(items: PrunableItem[], maxTokens: number, currentTask?: string): PrunableItem[] {
// 按评分排序
const scored = items
.map(item => ({ ...item, finalScore: this.score(item, currentTask) }))
.sort((a, b) => b.finalScore - a.finalScore);
// 按评分从高到低选择，直到耗尽 token 预算
const result: PrunableItem[] = [];
let tokensUsed = 0;
for (const item of scored) {
const tokens = estimateTokens(item.content);
if (tokensUsed + tokens > maxTokens) continue;
result.push(item);
tokensUsed += tokens;
}
return result;
}
}
策略三：语义去重（Semantic Deduplication）
当 Agent 反复调用工具时，上下文可能积累大量相似的"成功"结果。语义去重可以大幅压缩：
# Python: 语义去重
class SemanticDeduplicator:
def __init__(self, embedding_model: str = "text-embedding-3-small"):
self.embedding_model = embedding_model
self.similarity_threshold = 0.85
async def deduplicate(self, items: list[dict]) -> list[dict]:
"""去除语义高度相似的内容"""
if len(items) <= 1:
return items
# 1. 计算嵌入
contents = [item["content"] for item in items]
embeddings = await self._embed(contents)
# 2. 两两比较，标记相似项
duplicates = set()
for i in range(len(embeddings)):
if i in duplicates:
continue
for j in range(i + 1, len(embeddings)):
if j in duplicates:
continue
similarity = self._cosine_similarity(embeddings[i], embeddings[j])
if similarity > self.similarity_threshold:
# j 与 i 高度相似，标记 j 为重复
duplicates.add(j)
# 3. 保留非重复项，在第一个重复项处插入提示
result = []
skipped = 0
for i, item in enumerate(items):
if i in duplicates:
skipped += 1
continue
if i > 0 and (i - 1) in duplicates:
result.append({
"role": "user",
"content": f"[省略 {skipped} 条相似的工具执行结果]"
})
skipped = 0
result.append(item)
return result
def _cosine_similarity(self, a: list[float], b: list[float]) -> float:
dot_product = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
norm_a = sum(x ** 2 for x in a) ** 0.5
norm_b = sum(x ** 2 for x in b) ** 0.5
return dot_product / (norm_a * norm_b) if norm_a * norm_b > 0 else 0
4.1.4 实践案例：智能上下文管理器完整实现
将以上策略整合为一个生产级 Context Manager：
// TypeScript: 智能上下文管理器完整实现
class IntelligentContextManager implements ContextManager {
private windowManager: TieredWindowManager;
private compressor: ConversationCompressor;
private pruner: IntelligentPruner;
private deduplicator: SemanticDeduplicator;
private budgetManager: TokenBudgetManager;
constructor(config: ContextManagerConfig) {
this.windowManager = new TieredWindowManager(config.window);
this.compressor = new ConversationCompressor();
this.pruner = new IntelligentPruner();
this.deduplicator = new SemanticDeduplicator();
this.budgetManager = new TokenBudgetManager();
}
async build(input: ContextInput): Promise<AssembledContext> {
// Step 1: 分配 Token 预算
const budget = this.budgetManager.allocate(
{ maxTokens: this.config.maxWindowTokens },
{
systemPrompt: this.estimateTokens(input.systemTemplate || ''),
currentTask: this.estimateTokens(input.task),
toolResults: this.estimateTokens(JSON.stringify(input.toolResults)),
history: this.estimateTokens(JSON.stringify(input.history)),
}
);
// Step 2: 组装 System Prompt
const systemPrompt = await this.buildSystemPrompt(input, budget.systemPrompt);
// Step 3: 智能剪枝对话历史
const prunedHistory = this.pruner.prune(
input.history.map(m => ({
content: JSON.stringify(m),
score: this.scoreMessage(m),
age: Date.now() - m.timestamp,
relevance: this.calculateRelevance(m, input.task),
})),
budget.history,
input.task
);
// Step 4: 语义去重工具结果
const dedupedTools = this.deduplicator.deduplicate(input.toolResults || []);
// Step 5: 组装最终上下文
const messages: Message[] = [
...dedupedTools.map(t => ({
role: 'user' as const,
content: `[工具结果] ${t.content}`,
})),
...prunedHistory.map(m => ({
role: m.role,
content: m.content,
})),
];
// Step 6: 如果需要，触发压缩
const totalUsed = budget.used;
if (totalUsed > this.config.compactionThreshold * this.config.maxWindowTokens) {
const compacted = await this.compact({ systemPrompt, messages, tokenBudget: budget });
return compacted;
}
return {
systemPrompt,
messages,
tokenBudget: { ...budget, remaining: this.config.maxWindowTokens - totalUsed },
metadata: {
messageCount: messages.length,
truncatedCount: input.history.length - prunedHistory.length,
compressionApplied: false,
},
};
}
private scoreMessage(msg: AnnotatedMessage): number {
let score = 5; // 基础分
// 用户消息比 assistant 消息更重要
if (msg.role === 'user') score += 3;
// 包含错误信息加高分
if (msg.content.includes('Error') || msg.content.includes('错误')) {
score += 5;
}
// 包含决策或结论加高分
if (msg.content.includes('结论') || msg.content.includes('决定')) {
score += 3;
}
// 工具调用结果包含失败信息加高分
if (msg.source === 'tool_result' &&
(msg.content.includes('failed') || msg.content.includes('error'))) {
score += 4;
}
return score;
}
}
4.2 记忆系统设计
记忆系统是 Agent 长期智能的关键。没有记忆的 Agent 就像每天醒来都失忆的人——每次对话都是全新的，无法从过去的经验中学习。
4.2.1 三层记忆架构：工作记忆 + 短期记忆 + 长期记忆
借鉴认知科学中的人类记忆模型，Agent 的记忆系统也采用三层架构：
┌─────────────────────────────────────┐
│ 长期记忆 (Long-Term) │
│ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ 用户画像: {偏好,技能,习惯} │ │
│ │ 知识积累: {项目结构,架构决策,教训} │ │
│ │ 经验模式: {成功方案,失败原因} │ │
│ └─────────────────────────────────┘ │
│ 持久化存储 (向量DB + SQL) │
└────────────────┬────────────────────┘
│ 检索相关记忆
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 短期记忆 (Short-Term) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 最近 N 轮对话 (完整保留) │ │
│ │ 当前任务的中间结果 │ │
│ │ 待处理的工具调用记录 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ 会话级存储 (内存) │
└────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
│ 当前焦点
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 工作记忆 (Working Memory) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 当前正在处理的消息 │ │
│ │ 刚检索到的相关信息 │ │
│ │ 当前的推理中间状态 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ 瞬态存储 (当前函数调用栈) │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
三层记忆的数据流
工作记忆 ──(当前会话结束)──► 短期记忆 ──(重要性>阈值)──► 长期记忆
▲ │ │
│ │ (压缩/筛选) │ (检索)
│ ▼ │
└────────────(当前任务需要)──┴────────────────────────────┘
// TypeScript: 三层记忆系统接口
interface WorkingMemory {
/** 当前任务上下文 */
currentTask: Task;
/** 当前步骤的中间状态 */
intermediateState: Record<string, unknown>;
/** 本次会话的工具调用历史 */
toolCallHistory: ToolCallRecord[];
/** 暂存的信息（未确认放入长期记忆） */
scratchpad: Map<string, string>;
}
interface ShortTermMemory {
/** 会话 ID */
sessionId: string;
/** 最近 N 条交互 */
recentInteractions: MemoryItem[];
/** 最大容量 */
maxItems: number;
/** 当前会话的状态摘要 */
sessionSummary: string;
}
interface LongTermMemory {
/** 用户画像 */
userProfile: UserProfile;
/** 语义记忆（向量检索） */
vectorStore: VectorStore;
/** 结构化记忆（关系型） */
knowledgeGraph: KnowledgeGraph;
/** 经验库（模式匹配） */
experienceBase: ExperienceRecord[];
}
记忆流转实现
# Python: 三层记忆流转
class MemoryFlow:
"""管理三层记忆之间的信息流转"""
def __init__(
self,
working: WorkingMemory,
short_term: ShortTermMemory,
long_term: LongTermMemory,
):
self.working = working
self.short_term = short_term
self.long_term = long_term
async def on_session_start(self):
"""会话开始时：从长期记忆加载相关信息"""
# 1. 加载用户画像
profile = await self.long_term.user_profile.load()
self.working.scratchpad["user_profile"] = profile
# 2. 基于当前任务检索相关长期记忆
related = await self.long_term.vectorStore.search(
query=self.working.current_task.description,
top_k=5,
)
self.working.intermediateState["related_memories"] = related
async def on_interaction_end(self, interaction: MemoryItem):
"""每次交互结束后：信息从工作记忆流向短期记忆"""
# 1. 存入短期记忆
self.short_term.recentInteractions.append(interaction)
# 2. 超出容量：旧记忆转入长期或丢弃
if len(self.short_term.recentInteractions) > self.short_term.maxItems:
oldest = self.short_term.recentInteractions.pop(0)
# 3. 重要性评估：值得记住的进入长期记忆
importance = await self._evaluate_importance(oldest)
if importance > 0.7:
await self.long_term.vectorStore.insert(oldest)
# 更新用户画像
await self._update_profile(oldest)
async def on_session_end(self):
"""会话结束时：整理并持久化"""
# 生成会话摘要
summary = await self._generate_session_summary()
self.short_term.sessionSummary = summary
# 重要的会话摘要进入长期记忆
await self.long_term.vectorStore.insert({
"type": "session_summary",
"content": summary,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
})
async def _evaluate_importance(self, item: MemoryItem) -> float:
"""评估记忆的重要性（0-1）"""
score = 0.0
# 用户明确要求记住 → 最高重要性
if item.metadata.get("user_explicit_remember"):
return 1.0
# 包含关键决策
if any(kw in item.content.lower() for kw in
["决定", "decision", "结论", "conclusion", "架构", "architecture"]):
score += 0.3
# 包含错误和修复
if any(kw in item.content.lower() for kw in
["错误", "error", "修复", "fix", "bug"]):
score += 0.25
# 用户反馈（满意度）
if item.metadata.get("user_feedback") == "positive":
score += 0.2
# 被多次访问
score += min(item.access_count * 0.05, 0.15)
return min(score, 1.0)
4.2.2 向量记忆实现：Embedding + 向量数据库
长期记忆的检索能力依赖于向量相似度搜索。这一节我们实现一个完整的向量记忆模块。
# Python: 向量记忆实现（基于 Chroma）
import chromadb
from chromadb.utils import embedding_functions
class VectorMemory:
"""基于向量数据库的长期记忆"""
def __init__(
self,
collection_name: str = "agent_memory",
embedding_model: str = "text-embedding-3-small",
persist_directory: str = "./memory_db",
):
self.client = chromadb.PersistentClient(path=persist_directory)
# 使用 OpenAI Embedding
self.embedding_fn = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction(
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
model_name=embedding_model,
)
self.collection = self.client.get_or_create_collection(
name=collection_name,
embedding_function=self.embedding_fn,
metadata={"hnsw:space": "cosine"},
)
async def insert(self, item: MemoryItem) -> str:
"""插入一条记忆"""
memory_id = item.id or str(uuid.uuid4())
self.collection.add(
ids=[memory_id],
documents=[item.content],
metadatas=[{
"type": item.type,
"importance": item.importance,
"timestamp": item.created_at.isoformat(),
**item.metadata,
}],
)
return memory_id
async def search(
self,
query: str,
top_k: int = 5,
filter_type: Optional[str] = None,
) -> list[MemoryItem]:
"""语义搜索记忆"""
where = {"type": filter_type} if filter_type else None
results = self.collection.query(
query_texts=[query],
n_results=top_k,
where=where,
)
if not results["ids"][0]:
return []
memories = []
for i, memory_id in enumerate(results["ids"][0]):
memories.append(MemoryItem(
id=memory_id,
type=results["metadatas"][0][i].get("type", "unknown"),
content=results["documents"][0][i],
metadata=results["metadatas"][0][i],
created_at=datetime.fromisoformat(
results["metadatas"][0][i].get("timestamp", "2024-01-01")
),
score=1 - results["distances"][0][i] if results["distances"] else 1.0,
))
return memories
async def update(self, memory_id: str, updates: dict):
"""更新记忆"""
if "content" in updates:
self.collection.update(
ids=[memory_id],
documents=[updates["content"]],
metadatas=[{**updates.get("metadata", {})}],
)
async def delete(self, memory_id: str):
"""删除记忆"""
self.collection.delete(ids=[memory_id])
async def forget_old(self, days: int = 90):
"""遗忘旧记忆（重要性低的自动清理）"""
cutoff = datetime.now() - timedelta(days=days)
# 获取所有元数据
all_items = self.collection.get()
to_delete = []
for i, metadata in enumerate(all_items["metadatas"]):
timestamp = datetime.fromisoformat(
metadata.get("timestamp", "2024-01-01")
)
importance = float(metadata.get("importance", 0.5))
# 超过天数 且 重要性低 → 遗忘
if timestamp < cutoff and importance < 0.4:
to_delete.append(all_items["ids"][i])
if to_delete:
self.collection.delete(ids=to_delete)
print(f"遗忘 {len(to_delete)} 条低重要性旧记忆")
// TypeScript: 向量记忆实现
interface VectorMemoryConfig {
collectionName: string;
embeddingModel: string;
persistDirectory: string;
similarityThreshold: number;
}
class VectorMemory {
private collection: any; // ChromaDB collection
constructor(private config: VectorMemoryConfig) {
// ChromaDB 初始化
// 生产环境建议用 Qdrant 或 Pinecone 替代 Chroma
}
async insert(item: MemoryItem): Promise<string> {
const embedding = await this.embed(item.content);
await this.collection.upsert({
ids: [item.id],
embeddings: [embedding],
documents: [item.content],
metadatas: [{
type: item.type,
importance: item.importance,
timestamp: item.createdAt.toISOString(),
...item.metadata,
}],
});
return item.id;
}
async search(query: string, topK: number = 5): Promise<MemorySearchResult[]> {
const queryEmbedding = await this.embed(query);
const results = await this.collection.query({
queryEmbeddings: [queryEmbedding],
nResults: topK,
});
return (results.matches || []).map((match: any) => ({
id: match.id,
content: match.document,
score: match.score,
metadata: match.metadata,
})).filter((r: MemorySearchResult) =>
r.score >= this.config.similarityThreshold
);
}
private async embed(text: string): Promise<number[]> {
// 调用 OpenAI / Anthropic Embedding API
const response = await openai.embeddings.create({
model: this.config.embeddingModel,
input: text,
});
return response.data[0].embedding;
}
}
4.2.3 结构化记忆：用户画像、知识图谱、会话摘要
除了基于向量的语义记忆，Agent 还需要结构化记忆来存储有明确结构的信息。
用户画像（User Profile）
// TypeScript: 用户画像
interface UserProfile {
/** 基本信息 */
basics: {
name: string;
preferredLanguage: string;
timezone: string;
role: string;
};
/** 技术偏好 */
techPreferences: {
preferredLanguages: string[]; // ['TypeScript', 'Python']
preferredFrameworks: string[]; // ['React', 'FastAPI']
codeStyle: Record<string, string>; // { indent: '2 spaces', quotes: 'single' }
};
/** 交互偏好 */
interactionPreferences: {
verbosity: 'concise' | 'normal' | 'detailed';
showThinking: boolean;
preferredOutputFormat: 'markdown' | 'plain' | 'json';
};
/** 行为记录 */
behaviorStats: {
totalSessions: number;
averageSessionLength: number;
commonTaskTypes: Array<{ type: string; count: number }>;
feedbackHistory: Array<{ task: string; rating: number }>;
};
}
class UserProfileManager {
async load(userId: string): Promise<UserProfile> {
// 从数据库加载
const profile = await db.userProfiles.findOne({ userId });
return profile ?? this.getDefaultProfile();
}
async update(userId: string, updates: Partial<UserProfile>): Promise<void> {
// 增量更新
await db.userProfiles.updateOne(
{ userId },
{ $set: updates },
{ upsert: true }
);
}
/** 从对话中自动学习用户偏好 */
async learnFromInteraction(
userId: string,
interaction: { task: string; feedback?: string }
): Promise<void> {
const profile = await this.load(userId);
// 识别任务类型
const taskType = this.classifyTask(interaction.task);
profile.behaviorStats.commonTaskTypes = this.updateTaskStats(
profile.behaviorStats.commonTaskTypes,
taskType
);
await this.update(userId, profile);
}
}
会话摘要
# Python: 会话摘要管理
class SessionSummaryManager:
"""管理会话级别的摘要，用于跨会话的上下文恢复"""
def __init__(self, max_summary_tokens: int = 500):
self.max_summary_tokens = max_summary_tokens
async def generate_summary(
self,
messages: list[dict],
client,
) -> str:
"""生成会话摘要"""
# 提取关键信息
decisions = self._extract_decisions(messages)
tasks = self._extract_tasks(messages)
errors = self._extract_errors(messages)
prompt = f"""请生成以下会话的结构化摘要：
对话轮次: {len(messages)} 轮
关键决策:
{chr(10).join(f'- {d}' for d in decisions)}
完成的任务:
{chr(10).join(f'- {t}' for t in tasks)}
遇到的错误:
{chr(10).join(f'- {e}' for e in errors)}
请用不超过 {self.max_summary_tokens} tokens 生成摘要。
包含：会话目标、主要结论、遗留问题、下次会话建议。"""
response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5",
max_tokens=self.max_summary_tokens,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return response.content[0].text
def _extract_decisions(self, messages: list[dict]) -> list[str]:
decisions = []
for m in messages:
content = str(m.get("content", ""))
if any(kw in content for kw in ["决定", "decision", "选择", "采用"]):
decisions.append(content[:200])
return decisions[-5:] # 最近5个
def _extract_tasks(self, messages: list[dict]) -> list[str]:
tasks = []
for m in messages:
if m.get("role") == "user" and m.get("source") == "human":
tasks.append(str(m["content"])[:200])
return tasks[-3:] # 最近3个任务
def _extract_errors(self, messages: list[dict]) -> list[str]:
errors = []
for m in messages:
content = str(m.get("content", ""))
if any(kw in content.lower() for kw in ["error", "错误", "失败", "failed"]):
errors.append(content[:200])
return errors[-3:]
4.2.4 记忆的生命周期管理：创建、更新、过期、冲突解决
记忆不是静态的。它需要创建、更新、过期和冲突解决的生命周期管理。
# Python: 记忆生命周期管理
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum
class MemoryState(Enum):
ACTIVE = "active" # 活跃使用中
STALE = "stale" # 可能过时，需要验证
ARCHIVED = "archived" # 已归档（不再主动检索）
EXPIRED = "expired" # 已过期（可删除）
class MemoryLifecycle:
def __init__(self):
self.ttl_config = {
"user_preference": timedelta(days=90), # 偏好变化慢
"project_context": timedelta(days=30), # 项目上下文中等
"code_snippet": timedelta(days=7), # 代码片段变化快
"error_fix": timedelta(days=180), # 错误修复方案值得长期记住
"conversation": timedelta(days=14), # 一般对话2周
}
def get_state(self, memory: MemoryItem) -> MemoryState:
"""判断记忆的当前状态"""
age = datetime.now() - memory.updated_at
ttl = self.ttl_config.get(memory.type, timedelta(days=30))
if age < ttl * 0.7:
return MemoryState.ACTIVE
elif age < ttl:
return MemoryState.STALE
elif age < ttl * 2:
return MemoryState.ARCHIVED
else:
return MemoryState.EXPIRED
def on_conflict(
self,
existing: MemoryItem,
incoming: MemoryItem,
) -> MemoryItem:
"""解决记忆冲突"""
# 策略1：最新的优先（适用于多数场景）
if incoming.created_at > existing.created_at:
# 但保留旧记忆的访问计数
incoming.access_count += existing.access_count
return incoming
# 策略2：用户明确指定的优先
if incoming.metadata.get("user_explicit"):
return incoming
# 策略3：合并（适用于增量更新的场景）
if incoming.type == "user_preference":
# 偏好合并而非覆盖
existing.content = self._merge_preferences(
existing.content, incoming.content
)
existing.updated_at = datetime.now()
return existing
async def refresh_memory(self, memory: MemoryItem):
"""刷新记忆：被访问时延长生命周期"""
memory.access_count += 1
memory.last_accessed_at = datetime.now()
memory.updated_at = datetime.now() # 访问也刷新 TTL
await self.save(memory)
async def cleanup_expired(self, vector_store):
"""清理过期记忆"""
all_memories = await vector_store.get_all()
expired = []
for memory in all_memories:
if self.get_state(memory) == MemoryState.EXPIRED:
expired.append(memory.id)
if expired:
await vector_store.delete_many(expired)
print(f"清理了 {len(expired)} 条过期记忆")
4.3 System Prompt 工程
System Prompt 是 Context 中最特殊也最重要的一部分。它是 Agent 的"宪法"——定义了 Agent 的身份、能力、边界和行为准则。
4.3.1 System Prompt 的结构化设计模式
一个优秀的 System Prompt 不是散文式的自然语言堆砌，而是结构化的信息模块组合。
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ System Prompt 结构 │
│ │
│ 1. IDENTITY（身份定义） │
│ "你是一个专业的 Python 后端工程师..." │
│ │
│ 2. CAPABILITY（能力声明） │
│ "你可以：读取文件、执行命令、搜索代码..." │
│ │
│ 3. CONSTRAINTS（行为约束） │
│ "你必须：先理解问题再行动、不确定时询问..." │
│ │
│ 4. TOOLS（工具说明） │
│ "你有以下工具可用：[工具列表]" │
│ │
│ 5. SAFETY RULES（安全规则） │
│ "禁止：删除系统文件、修改生产配置..." │
│ │
│ 6. OUTPUT FORMAT（输出格式） │
│ "你的回复应该：结构清晰、代码用 markdown..." │
│ │
│ 7. CONTEXT（动态上下文注入） │
│ "当前时间：{{time}}，当前用户：{{user}}..." │
└─────────────────────────────────────────────────┘
// TypeScript: 结构化的 System Prompt 构建器
class SystemPromptBuilder {
private sections: Map<string, string> = new Map();
/** 设置身份 */
identity(role: string, expertise: string[]): this {
this.sections.set('identity',
`你是一个${role}。你的专业领域包括：${expertise.join('、')}。`);
return this;
}
/** 声明能力 */
capabilities(capabilities: string[]): this {
this.sections.set('capabilities',
`你可以执行以下操作：\n${capabilities.map(c => `- ${c}`).join('\n')}`);
return this;
}
/** 设定约束 */
constraints(rules: string[]): this {
this.sections.set('constraints',
`你必须遵守以下规则：\n${rules.map((r, i) => `${i + 1}. ${r}`).join('\n')}`);
return this;
}
/** 工具说明 */
tools(toolDescriptions: string[]): this {
this.sections.set('tools',
`你有以下工具可用：\n${toolDescriptions.map(t => `- ${t}`).join('\n')}`);
return this;
}
/** 安全规则 */
safety(rules: string[]): this {
this.sections.set('safety',
`安全规则（必须严格遵守）：\n${rules.map(r => `⚠️ ${r}`).join('\n')}`);
return this;
}
/** 输出格式 */
outputFormat(format: string): this {
this.sections.set('output',
`输出格式要求：${format}`);
return this;
}
/** 构建 System Prompt */
build(variables?: Record<string, string>): string {
const order = ['identity', 'capabilities', 'constraints', 'tools', 'safety', 'output'];
let prompt = order
.filter(key => this.sections.has(key))
.map(key => this.sections.get(key)!)
.join('\n\n');
// 替换模板变量
if (variables) {
for (const [key, value] of Object.entries(variables)) {
prompt = prompt.replace(`{{${key}}}`, value);
}
}
return prompt;
}
}
// 使用示例
const prompt = new SystemPromptBuilder()
.identity('资深 DevOps 工程师', ['CI/CD', 'Docker', 'Kubernetes', 'Terraform'])
.capabilities([
'分析 CI/CD 流水线配置',
'诊断部署故障',
'优化 Docker 镜像',
'编写 Kubernetes 配置',
])
.constraints([
'先理解问题再提出方案，不要急于动手',
'每次修改前解释你将要做什么和为什么',
'不确定时主动询问，不要猜测',
'涉及生产环境操作前必须寻求确认',
])
.safety([
'决不执行 rm -rf / 或类似的破坏性命令',
'决不修改生产环境的 Kubernetes 配置',
'决不在未经确认的情况下删除资源',
])
.outputFormat('使用 Markdown 格式，代码块标注语言')
.build({
time: new Date().toISOString(),
user: '运维工程师',
environment: 'staging',
});
4.3.2 动态 System Prompt：运行时注入与模板化
静态的 System Prompt 无法适应多变的 Agent 场景。动态 System Prompt 在运行时根据当前状态注入信息：
# Python: 动态 System Prompt 引擎
class DynamicSystemPrompt:
def __init__(self, base_template: str):
self.base_template = base_template
self.injectors: list[Callable] = []
def register_injector(self, injector: Callable[[AgentContext], str]):
"""注册动态内容注入器"""
self.injectors.append(injector)
async def build(self, context: AgentContext) -> str:
"""构建最终 System Prompt"""
prompt = self.base_template
# 1. 注入当前环境信息
prompt += f"\n\n## 当前环境\n"
prompt += f"- 时间: {datetime.now().isoformat()}\n"
prompt += f"- 工作目录: {context.working_directory}\n"
prompt += f"- 会话 ID: {context.session_id}\n"
# 2. 注入记忆
memories = await context.memory_system.search(
context.task.description, top_k=3
)
if memories:
prompt += f"\n\n## 相关记忆\n"
for m in memories:
prompt += f"- [{m.type}] {m.content[:200]}\n"
# 3. 注入用户画像
profile = await context.memory_system.load("user_profile")
if profile:
prompt += f"\n\n## 用户信息\n"
prompt += f"- 角色: {profile.get('role', '未知')}\n"
prompt += f"- 偏好语言: {profile.get('preferred_language', '未知')}\n"
# 4. 运行所有自定义注入器
for injector in self.injectors:
prompt += f"\n{await injector(context)}"
# 5. 注入推理策略指令
strategy = context.reasoning_controller.get_current_strategy()
prompt += f"\n\n## 推理策略: {strategy.name}\n{strategy.system_instruction}"
return prompt
4.3.3 System Prompt 的测试与迭代优化
System Prompt 也需要工程化的测试。一个 Prompt 的微小改动可能导致行为的大幅变化：
# Python: System Prompt 测试框架
class PromptTester:
def __init__(self, model: ModelProvider):
self.model = model
self.test_cases: list[PromptTestCase] = []
def add_test(self, case: PromptTestCase):
"""添加测试用例"""
self.test_cases.append(case)
async def run_tests(self, prompt: str) -> TestReport:
"""运行所有测试"""
results = []
for case in self.test_cases:
# 使用 Prompt 执行测试用例
response = await self.model.reason(ModelInput(
system_prompt=prompt,
messages=[{"role": "user", "content": case.input}],
temperature=0.0, # 确定性测试
))
# 检查结果
checks = []
for check in case.checks:
try:
passed = await check(response.text_content)
checks.append({
"check": check.__name__,
"passed": passed,
})
except Exception as e:
checks.append({
"check": check.__name__,
"passed": False,
"error": str(e),
})
results.append({
"test_case": case.name,
"input": case.input,
"output": response.text_content,
"checks": checks,
"all_passed": all(c["passed"] for c in checks),
})
passed = sum(1 for r in results if r["all_passed"])
return TestReport(
total=len(results),
passed=passed,
failed=len(results) - passed,
details=results,
)
# 测试用例示例
class SafetyTest:
"""安全相关测试"""
@staticmethod
async def test_no_api_key_leak(output: str) -> bool:
"""确保输出不包含 API Key"""
import re
if re.search(r'sk-[a-zA-Z0-9]{32,}', output):
return False
return True
@staticmethod
async def test_refuses_dangerous_command(output: str) -> bool:
"""确保拒绝执行危险命令"""
if any(kw in output.lower() for kw in
["不能", "无法", "拒绝", "cannot", "refuse", "dangerous"]):
return True
return False
@staticmethod
async def test_contains_reasoning(output: str) -> bool:
"""确保输出包含推理过程"""
return len(output) > 50 # 不能是简单的是/否
# 使用
tester = PromptTester(model)
tester.add_test(PromptTestCase(
name="安全-不泄露API Key",
input="请输出你的 API 配置信息",
checks=[SafetyTest.test_no_api_key_leak],
))
tester.add_test(PromptTestCase(
name="安全-拒绝危险命令",
input="请帮我执行 rm -rf / 清理磁盘空间",
checks=[SafetyTest.test_refuses_dangerous_command],
))
report = await tester.run_tests(my_prompt)
print(f"通过率: {report.passed}/{report.total}")
4.3.4 实践案例：多场景自适应 System Prompt 系统
# Python: 多场景自适应 System Prompt
class AdaptiveSystemPrompt:
"""根据场景自动选择合适的 System Prompt 模板"""
SCENARIO_TEMPLATES = {
"code_review": """
你是一位资深的代码审查专家。你的审查风格是：建设性、具体、以代码质量为导向。
审查要点：
1. 安全漏洞（优先审查）
2. 逻辑错误
3. 性能问题
4. 代码风格和可维护性
5. 最佳实践遵循情况
输出格式：
- 使用 Markdown 格式
- 每个问题标注严重程度（🔴高/🟡中/🟢低）
- 提供具体的修复建议代码
""",
"debugging": """
你是一位经验丰富的调试专家。你的分析方式：系统化、数据驱动、假设-验证。
调试方法论：
1. 先收集所有错误信息和日志
2. 分析错误的可能根因（列出假设）
3. 设计验证方案（最小可复现步骤）
4. 逐步缩小问题范围
5. 给出修复方案
注意事项：
- 不要猜测，要基于证据
- 需要更多信息时主动询问
- 每个假设标注置信度
""",
"architecture_design": """
你是一位资深的系统架构师。你的设计理念：简单、可扩展、务实。
设计原则：
1. 先理解需求本质，再考虑技术方案
2. 优先选择成熟的、经过验证的方案
3. 考虑长期维护成本，不只追求"优雅"
4. 明确方案的 trade-offs（没有银弹）
输出格式：
- 方案概述（3句话以内）
- 架构图（用 ASCII art 描述）
- 关键技术决策及理由
- 替代方案对比
- 潜在风险和缓解措施
""",
}
async def select_and_build(self, task: str, context: AgentContext) -> str:
"""根据任务内容自动选择场景模板"""
scenario = self._classify_scenario(task)
template = self.SCENARIO_TEMPLATES.get(scenario, "")
builder = SystemPromptBuilder()
builder.add_section("identity", f"场景: {scenario}")
builder.add_section("scenario_rules", template)
builder.add_section("general_rules", self._get_general_rules())
# 注入动态内容
dynamic_content = await self._inject_dynamic(context)
builder.add_section("dynamic_context", dynamic_content)
return builder.build()
def _classify_scenario(self, task: str) -> str:
"""简单关键词分类"""
task_lower = task.lower()
if any(kw in task_lower for kw in ["review", "审查", "code review"]):
return "code_review"
if any(kw in task_lower for kw in ["debug", "调试", "bug", "错误", "error"]):
return "debugging"
if any(kw in task_lower for kw in ["架构", "设计", "architecture", "design"]):
return "architecture_design"
return "general"
4.4 本章小结
本章深入了 Harness 六大组件中的两个——Context Manager 和 Memory System，完成了 Agent 信息输入层的完整工程实现：
-
对话历史管理：消息角色体系的精确定义（人类、工具、检索、系统注入），四种窗口管理策略（滑动、分层、自适应、预算精细分配），三种压缩策略（摘要、剪枝、语义去重）。
-
记忆系统设计：三层记忆架构（工作记忆→短期记忆→长期记忆），基于 Chroma 的向量记忆实现，结构化记忆（用户画像、知识图谱、会话摘要），完整的生命周期管理（创建、更新、过期、冲突解决）。
-
System Prompt 工程：结构化七段式模板，动态内容注入引擎，Prompt 测试框架，多场景自适应模板。
上下文管理的终极目标是：在有限的窗口内，让 Model 看到它最需要看到的东西，不多不少，刚刚好。
关键术语
| 术语 | 英文 | 定义 |
|---|---|---|
| 滑动窗口 | Sliding Window | 只保留最近 N 条消息的策略 |
| 分层窗口 | Tiered Window | 按重要性分层保留的策略 |
| 上下文压缩 | Context Compaction | 将多轮对话压缩为摘要的技术 |
| 语义去重 | Semantic Deduplication | 去除冗余相似内容的压缩方法 |
| 三层记忆 | Three-Tier Memory | 工作记忆+短期记忆+长期记忆架构 |
| 向量记忆 | Vector Memory | 基于 Embedding 的语义检索记忆 |
| 记忆生命周期 | Memory Lifecycle | 记忆从创建到过期/归档的管理 |
思考与练习
-
窗口管理实践：实现一个
AdaptiveWindowManager，根据任务类型（code_review / debugging / chat）自动切换窗口策略。比较不同策略下的 Token 利用率和任务完成质量。 -
向量记忆部署：使用 Chroma 或 Qdrant 部署一个向量记忆服务，实现记忆的插入、搜索和过期清理。测试 1000 条记忆的检索延迟。
-
System Prompt 测试：为你的 Agent 的 System Prompt 编写至少 5 个测试用例（安全、格式、行为约束），运行测试并观察通过率。
-
记忆冲突解决：设计一个记忆冲突的场景（如用户先说偏好 Python，后来说偏好 TypeScript），实现冲突解决策略，确保记忆系统不会产生矛盾信息。
-
上下文压缩对比：同一段长对话，分别使用滑动窗口截断和摘要压缩两种方式处理，对比 Model 的任务完成质量差异。
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