Agentic Context Engineering（ACE）是什么？

Agentic Context Engineering（ACE）是什么？ – AI百科知识

Agentic Context Engineering（ACE）是由斯坦福大学、SambaNova Systems以及加州大学伯克利分校的研究者们共同构思的一项突破性框架。该框架的核心在于动态地调整和优化输入信息，即所谓的“上下文”，从而显著提升大型语言模型（LLM）的表现。ACE的独特之处在于，它能够在不改动语言模型本身参数的前提下，通过精炼输入上下文来促使模型实现自我性能跃升。这一创新技术通过三个协同工作的模块来实现：生成器负责产出解决方案，反思器则从中提炼宝贵经验教训，而整编器则将这些经验整合成一个结构化的知识库。ACE的出现，有效解决了传统微调方法耗时耗力的问题，同时也规避了因过度简化上下文而可能导致的知识流失。实验结果表明，ACE在智能体任务和金融分析等多个领域均展现出卓越的性能，不仅大幅提升了表现，还显著降低了计算成本。这项技术为人工智能系统的持续学习能力开辟了全新的思路。

Agentic Context Engineering 究竟是什么

Agentic Context Engineering（ACE）是一种前沿的人工智能技术，它赋予了语言模型在不触及原有参数的情况下，通过优化输入上下文来实现自我性能提升的能力。它通过一个迭代的生成、反思和策划过程，持续地积累、提炼并组织领域策略、代理战术以及操作证据。

Agentic Context Engineering 的运作机制

• 模块化设计：ACE框架将上下文的管理职责划分给三个的模块：
  • 生成器（Generator）：此模块为新的智能体查询生成推理路径或问题解决的痕迹，它会尝试执行任务并探索不同的推理分支，从而揭示哪些策略是有效的，哪些是无效的。
  • 反思器（Reflector）：通过对比成功与失败的推理轨迹，反思器对生成器的输出进行评估。它运用自然语言进行评估和反思，提炼出具体的领域洞察，不仅能识别“什么奏效”，更能 pinpoint 系统性失败的根源。
  • 策划者（Curator）：该模块利用增量式、局部化的“delta”更新，将提炼出的见解整合到全局上下文存储中。策划者采用轻量级技术，例如语义去重和确定性合并，来协调新信息与现有剧本，而非进行大范围的上下文重写。
• 增量式 Delta 更新：ACE将上下文视为一系列结构化的条目（bullet points）的集合，而非一个单一的、整体性的提示词。每个条目都包含：
  • 元数据（Metadata）：包括一个唯一的标识符，以及用于记录“有用/有害”次数的计数器。
  • 内容（Content）：例如可复用的策略、领域内的概念，或是常见的错误模式。
• 生长与精炼机制（Grow-and-Refine Mechanism）：ACE通过以下方式确保上下文在持续扩展的同时，保持其精炼性和相关性：
  • 生长（Grow）：新的条目会被追加到上下文中，而已有的条目则通过更新元数据（如递增计数器）进行原地修订。
  • 精炼（Refine）：通过比较条目的语义嵌入，进行去重处理。这意味着相似的条目会被识别并合并或删除，以减少冗余。精炼过程可以是主动的（在每次 Delta 更新后执行），也可以是被动的（仅当上下文窗口超出限制时触发）。
• 动态可扩展性与低推理开销：ACE架构支持动态可扩展性并保持较低的推理开销：
  • 模块化条目结构：上下文以细粒度、可检索和更新的“条目”列表形式进行维护，这使得有针对性的上下文策划和运行时的高效检索成为可能。
  • 增量更新逻辑：该机制支持快速适应新的领域、工具或任务目标，而无需进行全面的重新训练或系统级的重新部署。
• 反馈循环：生成器、反思器和策划者共同构成了一个有效的反馈循环，使得上下文能够在不退化为无意义总结的情况下得以扩展。这种模式允许系统从实际执行轨迹中学习，并在缺乏真实标签的情况下实现改进。

Agentic Context Engineering 的主要应用场景

• 智能体任务
  • 在多轮智能体环境中，例如AppWorld，ACE通过监控工具调用失败和子目标未达成的情况，自动标记相关的策略笔记，以便进行删除、修订或增强。这确保了领域知识和程序性见解能够随着系统经验的积累而得到积极的策划，从而使智能体能够更好地适应复杂任务。
  • 在智能体任务中，ACE通过优化上下文，使得一些规模较小的开源模型在性能上能够媲美甚至超越更大的模型。在AppWorld排行榜上，ACE的整体平均得分与顶级的生产级智能体持平，并在更具挑战性的测试环节中表现更佳。
• 领域特定推理：在金融领域，ACE通过持续积累、提炼和组织领域策略，优化了上下文，使模型能够进行更精准的领域特定推理，并在金融领域的基准测试中取得了显著的性能提升。
• 无需微调的模型演进：ACE框架实现了可扩展且高效的上下文自适应能力，适用于离线场景（如系统提示优化）和在线场景（如测试时的记忆自适应）。它利用自然的执行反馈来优化上下文，而非依赖于标注监督，从而实现模型的自我改进。
• 规避上下文坍缩与简略偏见：ACE通过增量式Delta更新机制和grow-and-refine机制，有效避免了上下文坍缩和简略偏见问题。通过局部编辑替代整体重写，显著降低了延迟和计算成本，并在持续扩充上下文的同时抑制冗余，实现了上下文的稳态演化。
• 提升系统性能与降低成本：在多项基准测试中，ACE显著提高了系统的性能，同时降低了操作延迟和部署成本。通过结构化、增量式的更新方式，它保留了详细的知识，并与长上下文模型协同扩展。
• 自动化反馈驱动的自我改进：ACE利用自然的执行反馈，而非明确的标记监督。生成器会记录与目标完成或失败相关的上下文条目或战术痕迹，反思器进行比较分析并提炼为具体的增量更新，策划者则将其整合到全局上下文存储中。这种方式使得上下文能够根据实际系统结果和错误进行修订，持续地向更高的实用性对齐。

Agentic Context Engineering 面临的挑战

• 反馈质量的依赖性：ACE框架的有效性在很大程度上依赖于高质量的反馈来驱动上下文的改进。如果反思器（Reflector）无法提取出有意义的见解，整个系统将难以实现有效的改进。此外，不当的反思提示设计也可能导致误导性模式的产生。
• 上下文管理的复杂性：ACE需要处理大量的上下文数据，这可能会对计算资源造成压力。特别是当上下文窗口非常大时，可能会导致推理时间的增加和资源消耗的上升。随着上下文的不断增长，如何有效地管理旧信息的更新和新信息的整合是一个关键问题。
• 性能与成本的权衡：虽然ACE通过增量更新机制减少了适应延迟和计算成本，但长上下文和反思循环仍然会增加推理时间和资源消耗。上下文窗口的局限性可能导致模型性能下降，尤其是在处理极长的上下文时。
• 错误累积与系统性问题：随着时间的推移，上下文的编辑过程可能会积累微妙的错误。如果对自动改进过于自信，可能会掩盖更深层次的推理或对齐问题。错误的处理也是一个挑战，因为隐藏的错误会移除模型从错误中学习的证据。
• 适应性与灵活性的局限：ACE依赖于具备一定能力的底层模型。如果基础模型本身能力不足，即使上下文不断优化，也很难达到理想的性能。ACE可能并非适用于所有任务，对于一些简单的问题，可能只需要简洁的指令，而非复杂的上下文。
• 数据治理与隐私考量：在处理用户特定或敏感数据时，隐私和数据治理是至关重要的考量因素。开发者需要优先考虑数据最小化、匿名化，并严格遵守相关法规（如GDPR）。
• 多模态信息的整合：现代智能代理通常需要处理多种类型的信息，包括文本、结构化数据、代码、图像以及实时传感器数据。将这些不同模态的信息整合到一个连贯的上下文中，是一项重大的工程挑战。
• 评估与验证的必要性：若缺乏适当的评估，不断演进的智能代理可能会强化错误的模式。持续的测试、人工验证以及以评估为导向的设计是不可或缺的。
• 上下文窗口的限制：尽管现代语言模型支持更大的上下文窗口，但在实际应用中，这些窗口的大小仍然存在一定的限制。这可能导致模型在处理复杂任务时，需要访问的信息超出了单个上下文窗口的容量。
• KV缓存的失效问题：大型模型在处理输入时会利用KV缓存来加速，但上下文中的微小变化（即使只是一个token的差异）都可能导致缓存失效，从而显著增加延迟和成本。

Agentic Context Engineering（ACE）作为一项创新的上下文优化框架，展现出广阔的发展前景。通过生成、反思和策划的模块化机制，它能够动态地更新和优化智能系统的上下文，从而显著提升性能并降低部署成本。ACE在无监督学习场景中表现出强大的自主学习能力，它能够在无需标注数据的情况下适应新任务，为数据稀缺场景下的智能化提供了可行的解决方案。增量更新机制和差分更新策略，不仅有效避免了上下文坍缩和简略偏见问题，还显著降低了适应延迟和部署成本，使得智能系统能够在复杂环境中保持灵活性和适应性。未来，ACE有望在多模态信息整合、提升系统可解释性和透明度、以及与现有技术的融合等方面取得重大突破，从而推动智能代理系统的发展，并有望成为智能系统开发的标准实践。随着这项技术的普及，上下文工程师将成为一个高需求的职业角色，负责设计、优化和维护智能系统的上下文，确保其在各种应用场景中的高效运行。