扒完全网最强 AI 团队的 Context Engineering 攻略，我们总结出了这 5 大方法

文章摘要

【关 键 词】 AI开发、上下文工程、工具调用、模型优化、成本控制

检索策略（Retrieve）发展出多元技术路线。传统RAG方案如Windsurf结合向量搜索、grep和知识图谱，而Anthropic的Claude Code则完全依赖生成式检索。Lance Martin的基准测试显示，基于Markdown文件描述的简易检索方法在300万token文档测试中表现最优，验证了”简单方案解决80%问题”的工程原则。记忆管理作为特殊检索场景，Claude Code采用极简设计——启动时加载整个代码仓库，而OpenAI则探索全自动记忆索引，但面临隐私泄露等技术挑战。

隔离策略（Isolate）通过多Agent架构分散上下文负载，但Cognition指出sub-agent获取充足上下文的难度极高。实践表明，有效的隔离需要配合精细的上下文摘要机制，避免决策冲突。这些方案共同指向AI工程的核心矛盾：在模型能力快速迭代的背景下，过度优化特定架构可能违背”苦涩教训”（The Bitter Lesson）揭示的通用计算规律。当前顶尖团队正探索在灵活性与效率间取得平衡的框架设计，其核心在于建立上下文管理的标准化范式。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 8700字 | 35分钟 ]
【原文作者】 Founder Park
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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