Manus 的上下文工程方法为构建智能代理提供了深刻洞察，尤其聚焦工具使用与记忆管理的本质问题。
• 可逆紧凑摘要：面对128K上下文限制，需将信息压缩且保证可逆，如保留路径/URL而非全文，提升上下文利用效率与准确性。
• 工具管理策略：工具数量膨胀易导致代理决策混乱，避免迭代中随意剔除工具。通过响应预填充强制选用特定工具，并统一命名规范（如 `browser_`、`shell_` 前缀），实现工具调用的精细控制。
• 动态少样本提示：防止代理过拟合固定示例，通过结构化变体（不同表达、格式微调）引入多样性，避免重复任务导致的行为僵化。
Manus AI 专注于上下文工程，非单纯模型研发，体现了智能代理构建的核心前沿——高效上下文管理与工具协同。对未来智能代理公司投资者而言，深刻理解并应用这些方法论将极大提升产品竞争力和系统鲁棒性。
详见博客🔗 x.com/chipro/status/1948409587813720274
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