20260601

concepts/context-management.md

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+title: "Context Management（上下文管理）"
+created: 2026-05-23
+updated: 2026-05-23
+type: concept
+tags: [agent, context, memory, prompt]
+sources: [raw/papers/agent-harness-engineering-survey-2026.md]
+confidence: high
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+# Context & Memory Management（C 层）
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+> ETCLOVG 的 C 层：控制模型在短期、会话级和持久视野中能看到什么。从 Prompt Engineering 演进而来。
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+## 三层视野
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+- **短期（Active Context Window）**：compaction、tool-result clearing、prompt-cache-aware ordering
+- **中期（Session State）**：跨运行持久化、会话状态管理
+- **长期（Persistent Memory）**：向量存储、知识图谱、写入-管理-读取循环
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+## 核心挑战：上下文漂移（Context Drift）
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+最深的上下文问题不是装更多 token，而是保持 Agent 的**工作状态与真实任务状态对齐**。
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+每次压缩、检索、遗忘操作都可能删除约束、扭曲优先级或保留过时假设。
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+## 重新框架：上下文作为状态估计
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+Zhang et al. (2025) 和 Du (2026) 将 Agent 记忆形式化为**写入-管理-读取循环**。未来系统需要：
+- 不确定性感知摘要
+- 事实溯源（provenance）
+- 矛盾处理
+- 显式陈旧标记
+- 从持久化产物重建状态的恢复程序
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+## 相关概念
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+- [[context-state-estimation]] — 上下文作为状态估计
+- [[reliable-state-long-running-agents]] — 长期状态维护
+- [[prompt-to-harness-evolution]] — 从 Prompt 到 Context 的演进
+- [[agent-harness-engineering-survey]]