Manus 上下文工程深度好文解读：构建以 LLM 为核心的操作系统

"再看 Manus 这篇深度好文「Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus」还是很有收获和启发！ Manus 如何在不改变模型参数的前提下，通过极致的“上下文工程”解决 AI Agent 运行慢、逻辑失效及成本高昂的问题。其核心思路在于将 Context 视为一种工程资源进行精细化管理。\x0a\x0a1. 性能优化：KV-Cache 的“前缀冻结” \x0a为解决重复计算导致的延迟与高成本，需最大化利用 KV-Cache 缓存。\x0a策略：严格区分静态常量与动态变量。绝不在 System Prompt 开头插入动态时间戳等信息，确保存储在显存中的前缀缓存不失效。\x0a效果：通过复用静态前缀，可使推理速度提升 10 倍以上。\x0a\x0a2. 状态管理：显式状态复述 (Explicit State Recitation) \x0a针对 Transformer 架构“首尾注意力强、中间弱”的特性（Lost-in-the-middle），单纯堆砌历史会导致模型遗忘初衷。\x0a策略：强制模型在每次输出的末尾，重新生成当前的 Todo List 和状态。\x0a原理：利用注意力机制，将关键信息搬运至上下文的最末端（视线最新处），进行实时的“注意力校准”。\x0a\x0a3. 错误处理：负样本的运行时价值\x0a不同于传统软件掩盖错误的逻辑，Agent 应将报错视为一种特殊的训练数据。\x0a策略：保留工具执行失败的完整堆栈信息，将其作为“负样本”留在上下文中。\x0a原理：利用 In-Context Learning 能力，模型会自动降低失败路径的权重。这是一种无需训练的“运行时强化学习”。\x0a\x0a4. 样本设计：引入“结构熵”\x0a过于完美、统一的 Few-Shot 格式会诱导模型进入机械的“自动补全模式”，停止逻辑思考。\x0a策略：在构建 Context 时，故意保留少量异构或不完美的记录（引入噪音）。\x0a目的：打破模型的模式复制惯性，迫使其必须真正理解内容逻辑才能生成回答。\x0a\x0a多张图集提示词也即将调试完成，敬请期待！！\x0a\x26ltnull