Google发布了一份关于多智能体系统上下文工程的权威指南，提出了高效管理上下文的全新思路。核心在于用“工作上下文”、“会话”、“记忆”和“工件”四层结构替代传统庞大的提示语，有效降低了信息冗余和模型幻觉。每次调用时，系统通过有序流程和处理器，从指令、精选会话事件、记忆结果和工件引用重建工作上下文。会话日志经过噪声过滤和格式化，变为清晰的聊天历史输入模型请求。 通过上下文压缩、过滤和缓存，旧信息被总结，没用事件被丢弃，稳定的前缀得以复用。大体量信息转为工件存储，长期知识保存在记忆中，记忆服务仅提取相关片段注入窗口，极大节省了Token消耗。多智能体系统中，代理作为工具协同工作，子代理只访问所需上下文，防止幻觉和错误行为，保证效率和准确性。Google强调，将上下文工程视为与存储和计算同等重要的基础设施，而非简单的提示堆砌，是构建大规模多智能体系统的关键。这套方法不仅能减少60%-80%的Token使用，还能显著提升多代理系统的稳定性和响应速度，真正推动生产级AI系统的落地。思考：上下文不是负担，而是智能协作的基石。结构化设计胜过盲目扩容，精炼与分层让AI更懂“当下”，减少幻觉的同时提升效率，正是多智能体未来的方向。原文：developers.googleblog.com/en/architecting-efficient-context-aware-multi-agent-framework-for-production/