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title: "上下文预取 vs 按需加载（Context Prefetch vs Agentic）"
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created: 2026-07-03
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updated: 2026-07-03
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type: concept
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tags: ["agent", "context", "latency", "token-economics"]
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sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"]
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# 上下文预取 vs 按需加载
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> Harness 要明确规定：哪些提前带入（Prefetch），哪些按需读取（Agentic）。
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## 核心定义
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在 [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]] 中，上下文加载被拆成两种模式：
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| 模式 | 触发时机 | 内容 | 特点 |
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|------|---------|------|------|
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| **Prefetch** | 进入工作区时自动 | 用户偏好、近期工作事件、常用经验 | 短、准、可控 |
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| **Agentic** | 模型主动请求 | 完整文档详情、历史会议纪要 | 按需触发，增加交互轮次 |
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## 设计权衡
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- 预取过多 → 抬高上下文成本，大量不相关内容占据注意力
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- 全部按需读取 → 增加交互轮次和失败点，延迟上升
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- 最优策略：核心信息 prefetch + 详情按需 agentic
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## 与记忆召回的关系
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Prefetch/Agentic 是上下文层的加载策略，[[memory-recall-fast-slow|记忆快慢召回]] 是记忆层对同一思路的实现——fast 对应 prefetch，slow 对应 agentic。
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## 参考
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- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]]
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- [[workspace-first-architecture|Workspace-first 架构]]
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- [[context-management|上下文管理]]
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- [[memory-recall-fast-slow|快慢召回]]
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