AI Agent 实践要点全面解析

在 AI Agent 快速升温的背景下，模型能力本身已经十分出色，Claude、GPT 等工具也足以处理复杂任务。真正影响效果的关键，在于上下文的组织方式与工作流的设计方法。本文参考 Greg Isenberg 的看法，并结合架构实践经验，对那些容易被忽略的重要问题展开深入分析，同时给出可落地的建议。

以往的常见方式，是将全部信息统一写进 agent.md，结果导致每次对话都需要加载成千上万行内容，消耗大量 token。

Context Window 是决定 AI Agent 效果的核心基础，只有将合理的上下文管理、精炼的 agent.md 以及完善的 Skill 体系结合起来，才能让 Agent 在复杂的企业环境中释放更大价值。期待本文能在你搭建稳定且可扩展的 AI Agent 系统时，提供更明确的思路。