精选·上下文与记忆2026-07-13
AGENTS.md / CLAUDE.md 这类文件怎么写才有效？有哪些实践经验？
AGENTS.md/CLAUDE.md 是每次会话自动注入的项目级持久记忆，写法要短、具体、可执行、分层组织、随代码演进维护，反模式是写成长篇文档无人更新反成误导源。
91学AI·7 阅读
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精选·上下文与记忆
共 12 篇文章
精选·上下文与记忆2026-07-13
什么是记忆污染？Agent 的记忆系统怎么防污染？
记忆污染指幻觉、注入攻击、过期信息、低质提炼四类脏数据进入长期记忆；防法是把住写入关（打分查重标来源）、读取关（置信度区分）和清理关（TTL 与巡检）。
91学AI·8 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
RAG 是 Agent 记忆的一部分吗？记忆系统和 RAG 是什么关系？
RAG 检索的是静态外部知识，记忆是动态积累的用户与交互信息；二者共用检索管道可复用基础设施，但数据来源、写入方、时效性和更新方式完全不同，应分库存储。
91学AI·6 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
上下文窗口的 token 预算怎么分配？渐进式加载能省多少？
上下文预算按系统指令、工具、检索、记忆、历史、输出六块分配额度；工具和 Skill 渐进式加载只留名称描述，能把 schema 开销从数万 token 压到一两千。
91学AI·8 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
什么是 scratchpad 外置？为什么 Agent 的中间产物不该堆在对话历史里？
scratchpad 外置是把计划、TODO、中间结果写到文件或结构化状态里而非堆在对话历史，需要时读回，换来省 token、可断点续传、可审计三个收益。
91学AI·6 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
Agent 怎么实现跨会话记忆？多会话之间又该怎么隔离？
跨会话记忆靠会话末提炼写入长期记忆库、新会话启动按用户召回注入；隔离靠命名空间分层（用户/项目/会话）加元数据过滤，共享与隔离按信息性质分级。
91学AI·5 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
Claude Code 是怎么做上下文管理的？有哪些可借鉴的设计？
Claude Code 的上下文管理靠 CLAUDE.md 持久记忆、auto-compact 阈值压缩、子 Agent 隔离、工具输出截断落盘四件套，是上下文工程的最佳实践样板。
91学AI·9 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
会话太长挤爆上下文窗口怎么办？上下文压缩有哪些手段？
上下文压缩手段从粗到细有滑动截断、滚动摘要、结构化事实提取、工具结果落盘留引用四层；按阈值触发、保留原文可回溯是工程上不漏关键信息的关键。
91学AI·9 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
记忆召回怎么做？向量相似度、时间衰减和重要性怎么组合？
记忆召回用向量相似度保证相关性、时间衰减体现时效性、重要性分数兜底关键事实，三者加权打分取 top-k，再用元数据过滤和重排序控制注入质量。
91学AI·10 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
Agent 长期记忆的写入时机和写入策略怎么设计？
记忆写入有逐轮写、会话末批量提炼、触发式写入三种时机；工程上要配重要性打分、写入前查重、冲突解决和 TTL，宁可少写不错写。
91学AI·8 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
Agent 的短期记忆和长期记忆怎么划分？分别怎么实现？
短期记忆是会话内工作记忆，活在上下文窗口里；长期记忆跨会话持久化，走外部存储加检索召回；划分依据是生命周期和访问模式，不是存储介质。
91学AI·9 阅读
精选·上下文与记忆2026-07-13
什么是上下文工程？它和 Prompt 工程有什么区别？
上下文工程是为模型每次推理动态组装恰当信息的工程实践，涵盖记忆、检索、工具、历史四类来源；与 Prompt 工程的区别在于从"写好一句话"升级为"管好一个信息流"。
91学AI·8 阅读