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最近，Langchain 的工程師 Lance Martin 和 Manus 的創(chuàng)始人Peak 季逸超 進(jìn)行了一次關(guān)于Agent的研討會(huì)，信息量有點(diǎn)大，整理了一些結(jié)論分享一下。

一個(gè)現(xiàn)實(shí)：Agent越智能，死得越快。

問(wèn)題出在哪？

Agent會(huì)瘋狂調(diào)用工具，每次調(diào)用都會(huì)把結(jié)果塞進(jìn)上下文里。

Manus提到他們一些任務(wù)需要50次工具調(diào)用，Anthropic說(shuō)生產(chǎn)環(huán)境的Agent對(duì)話能跑幾百輪。

結(jié)果就是，上下文像滾雪球一樣越滾越大，最后開始出現(xiàn) Context Rot，模型重復(fù)輸出、推理變慢、質(zhì)量下降。

這就是個(gè)悖論：Agent需要大量上下文才能工作，但上下文越多性能越差。

現(xiàn)在的解決方案基本就五招：

Offload、Reduce、Retrieve、Isolate、Cache。

分別對(duì)應(yīng)了，文件系統(tǒng)、總結(jié)/壓縮、語(yǔ)義召回、Sub-Agent、緩存。

因?yàn)榇蠹姨旄拍盍耍筒徽归_這幾點(diǎn)了。

Peak分享了個(gè)很有意思的點(diǎn)：Compaction（壓縮）≠ Summarization（總結(jié)）。

壓縮是可逆的，比如寫文件操作，完整版有path和content兩個(gè)字段，壓縮后只保留path，因?yàn)閮?nèi)容已經(jīng)寫進(jìn)文件系統(tǒng)了，需要的時(shí)候再讀回來(lái)?？偨Y(jié)是不可逆的，信息會(huì)永久丟失。

所以Manus的策略是：先壓縮，壓不動(dòng)了再總結(jié)。而且總結(jié)的時(shí)候必須用完整數(shù)據(jù)，不能用壓縮版，否則信息損失會(huì)疊加。

一個(gè)趨勢(shì)是，Agent 用一組較少的通用工具，這些工具使Agent能夠訪問(wèn)計(jì)算機(jī)。

比如說(shuō)，用 Bash 工具和幾個(gè)訪問(wèn)文件系統(tǒng)的工具，就可以執(zhí)行各種任務(wù)了。

所以Manus做了一個(gè)分層架構(gòu)，外層只有不到20個(gè)原子能力。

將大多數(shù)的操作卸載到sandbox層?？梢悦钚姓{(diào)用，MCP通過(guò)CLI接入，可以寫python腳本調(diào)用第三方API。

Manus最大的進(jìn)步不是加功能，而是刪功能。

過(guò)去七個(gè)月，每次簡(jiǎn)化架構(gòu)，系統(tǒng)就變得更快、更穩(wěn)、更聰明。

因?yàn)镃ontext Engineering的目標(biāo)不是讓模型更復(fù)雜，而是讓模型的工作更簡(jiǎn)單。

小心Context Over-Engineering（上下文過(guò)度工程化）。

Agent的上下文工程不是堆砌技巧，而是做減法的藝術(shù)。

Manus不做多角色Agent（什么設(shè)計(jì)師Agent、程序員Agent），因?yàn)槟鞘侨祟惞镜慕M織架構(gòu)，是人類上下文能力的局限導(dǎo)致的。

AI為什么要模仿人類的限制？

他們只有三個(gè)Agent：通用執(zhí)行Agent、規(guī)劃Agent、知識(shí)管理Agent。就這么簡(jiǎn)單。

所以說(shuō)，別再讓Agent被自己的上下文撐死了。做減法，trust the model a little more。

最后

視頻在這里：https://www.youtube.com/watch?v=6_BcCthVvb8

langchain的ppt在這里：https://docs.google.com/presentation/d/1Z-TFQpSpqtRqWcY-rBpf7D3vmI0rnMhbhbfv01duUrk/edit?slide=id.g38aedf7fc8c_0_0#slide=id.g38aedf7fc8c_0_0

manus的ppt在這里：https://drive.google.com/file/d/1QGJ-BrdiTGslS71sYH4OJoidsry3Ps9g/view

本文轉(zhuǎn)載自??探索AGI??，作者：獼猴桃