從理論到實戰的關鍵一步

經過前面八天的學習，我們深入理解了 Context Rot 現象、RAG 技術，以及 Context Engineering 的完整藍圖。但理論再完美，沒有系統性的實作方法論，依然無法解決真實世界的問題。

今天我們要探討的是：當 AI Agent 需要處理長期、複雜任務時，如何系統性地管理 Context，避免記憶混亂和效能衰退。

LangChain 團隊基於大量實戰經驗，歸納出了四大 Context 管理策略：Write、Select、Compress、Isolate 。

先來回顧 Agent 長期執行的三大挑戰

挑戰一：記憶容量有限

AI 的 context window 就像電腦的 RAM，總有用完的時候。一個處理客戶關係的 Agent，可能在第 10 天就開始忘記第 1 天收集的重要客戶資訊。

挑戰二：成本與速度問題

Context 越長，每次 API 呼叫就越貴，回應也越慢。一個需要處理 50 頁報告的 Agent，可能每次回應都要等 30 秒以上。

挑戰三：資訊干擾

還記得 Day 4 的干擾實驗嗎？即使只有幾個相似的錯誤資訊，都能讓最先進的 AI 開始胡言亂語。Context 太多時，AI 容易被無關資訊帶偏。

策略一：Write - 把記憶寫到外面

核心概念：既然 AI 的腦容量有限，那就給它一個外接硬碟

Scratchpads：AI 的工作筆記

Scratchpads 就像 AI 的隨身筆記本。當 AI 在執行長期任務時，會把中間的思考過程、發現的重點、待辦事項都寫在這個筆記本裡。

實際用法：

• 程式審查 Agent：把每個檔案的問題記錄在 scratchpad，最後統整時直接讀取，不用重新分析
• 市場研究 Agent：分天記錄競爭對手資料、客戶訪談、趨勢分析，建立完整的研究檔案

Memories：長期記憶庫

這是跨對話的記憶系統，讓 AI 能記住重要的事情：

用戶偏好記憶：記住你喜歡什麼樣的回覆格式、溝通風格
專業知識記憶：記住公司的規則、行業的特殊要求
經驗記憶：記住什麼方法有效、什麼策略失敗過

State：當前狀態追蹤

在執行複雜任務時，State 系統會記錄「現在做到哪裡了」「下一步要做什麼」，確保任務不會中斷或重複。

策略二：Select - 只拿需要的資訊

核心概念：不是資訊越多越好，而是要精準選擇相關的內容

智慧工具選擇

當 AI 有 100 種工具可用時，需要聰明地挑選：

• 先根據任務類型粗篩（做資料分析就不需要圖片處理工具）
• 再根據具體需求細選（要做統計分析還是視覺化？）
• 最後考慮成本和速度做最終決定

從記憶中檢索重點

• 從 Scratchpad 找資料：根據時間、標籤、關鍵字快速找到相關筆記
• 從 Memories 找經驗：調出類似任務的成功案例和用戶偏好
• 從知識庫找答案：這就是我們 Day 7 談過的 RAG 技術

策略三：Compress - 資訊減肥術

核心概念：保留精華，丟掉冗餘

對話歷史摘要

長期對話會累積很多內容，摘要策略可以大幅「減肥」：

• 最近的對話：完整保留最近 5-10 輪對話
• 稍早的對話：摘要成重點和決策
• 很久的對話：只保留重要結論和關鍵事實

動態內容修剪

AI 會評估每段資訊的重要程度：

• 跟當前任務最相關的優先保留
• 太舊的資訊降低權重
• 使用者特別標記的重要內容一定保留
• 有邏輯關聯的資訊群組整個保留

知識精煉

把複雜的分析報告「蒸餾」成精華：

• 提取核心發現（最重要的 3-5 個洞察）
• 保留關鍵數據（支撐結論的具體數字）
• 生成行動建議（可以立即執行的 2-3 個建議）

策略四：Isolate - 分工合作

核心概念：複雜任務分給不同專家處理，避免單一 AI 超載

專業分工體系

就像公司的部門分工：

• 研究部門：專門收集資料和外部資訊
• 分析部門：專門處理數據分析和洞察生成
• 執行部門：專門負責具體操作和工具使用
• 協調部門：負責整合各部門的工作成果

Context 隔離效果

每個專業 AI 只處理自己領域的資訊，就像：

• 研究員不需要知道怎麼做圖表
• 分析師不需要了解資料收集的技術細節
• 執行者不需要理解複雜的分析邏輯

從個人助手到智慧團隊

系統化代表了 AI 應用的重要進化：

過去：AI 是個人助手，每次對話都要重新開始
現在：AI 是智慧團隊，有記憶、有分工、能協作

這套方法讓 AI 不再局限於簡單的問答，而是能處理複雜的業務流程和長期任務。

從碰運氣的賭徒，到掌握方法的煉金師，再到現在的系統架構師——我們對 AI 的掌控能力正在快速進化。

下一步，我們將探索更進階的 Agent 協作模式，看看如何讓多個 AI 像真正的團隊一樣協同工作，創造出超越個體能力的集體智慧。