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Most best practices are based on one constraint: Claude’s context window fills up fast, and performance degrades as it fills.

如果你用 Claude Code 做过真实项目，大概率经历过这种事：

• 前几次对话很聪明，调试几轮后开始犯蠢
• 刚确认过的约束突然失效
• 你开始反复解释纠正，但效果越来越差

问题不全在模型，真正出问题的是一个容易被忽视但很重要的：上下文（Context Window）

Claude Code 官方文档反复强调 context window，但很多人仍然把它当成“聊天长度限制”

实际上，它更像是一种会被污染、会老化、需要管理的工程资源。

重新理解 Context Window

Context Window 不只是聊天记录，在 Claude Code 中，Context Window 包含：

• 整个对话历史
• Claude 读过的所有文件
• 每条命令的执行结果
• 所有失败尝试、中间结论和被推翻的假设

这些内容不只是被动记忆，而是会作为持续参与后续推理使用的输入材料

它更像是一个「推理现场」，不是日志

为什么上下文会失控

如果你不做任何管理，上下文几乎一定会走向失控：

• 调试是一个高噪声活动
• 探索与实现混在同一个会话里
• 错误假设不会自动失效
• 一个会话承载了太多目标

官方建议背后的逻辑

subagents、@file、/clear、/compact、Explore → Plan → Implement……

这些看似零散的建议，其实都在解决同一个问题：如何让有限的上下文，长期保持可用

换句话说，Claude Code 的所有最佳实践，本质上都是在回答一个问题：如何延缓上下文退化的速度

上下文管理的四条原则

短 · 净 · 可控 · 可重置

• 短：探索性工作不进入主上下文
• 净：错误必须尽快失效
• 可控：计划必须先于实现
• 可重置：上下文重置是工程能力的一部分

这四条不是技巧清单，而是判断标准

短：探索性工作不进入主上下文

一句话理解：别把「还没想清楚的东西」长期留在主上下文里

探索性工作一旦进入主上下文，推理质量就会开始退化

主上下文应该只承载稳定的、可复用的决策信息

而以下内容，天然是高噪声的：

• 文件扫描
• 代码结构探索
• 试探性 Debug
• 不确定假设的验证过程

它们有价值，但不适合长期驻留

SubAgents 的真正价值

SubAgent 常被当作「并行能力」来使用，它的真正更重要的价值是上下文隔离：

• 主 Agent：控制面 / 决策面
• Subagent：一次性计算单元

探索发生在子上下文中，主上下文只接收结论

用「引用」代替「注入」

粘贴大段代码或命令输出，是最常见的上下文杀手

更好的方式是：

• 用 @file 引用文件
• 使用工具调用，而不是贴原始输出
• 让上下文知道「在哪里」，而不是「全部内容是什么」

净：错误必须尽快失效

一句话理解：错误一旦确认，就别再让它参与后续推理

错误假设在上下文中停留越久，修复成本越高

一个典型的错误路径：

1. 错误假设进入上下文
2. 实现基于错误前提展开
3. 出现异常 → 局部修补
4. 错误被反复引用和强化

最后你得到的不是「修复后的上下文」，而是一个被污染的上下文

为什么「在原地纠错」代价极高

在同一个会话里反复纠错，看似节省成本，实则相反：

• 错误不会被删除
• 纠错只是叠加更多 token
• 模型更容易「合理地犯同一个错」

同类错误出现两次以上，继续修补往往不划算

什么时候应该 clear 或重来

判断信号：

• Claude 开始忽略已确认的约束
• 输出质量明显下降
• 你需要反复强调同一前提

这通常不是你没讲清楚，而是：上下文已经不值得继续修补

可控：计划必须先于实现

一句话理解：先想清楚再让模型写，不要让上下文替你思考

没有显式计划的上下文，一定会失控

当你边想边写、边改边试时：

• 推理是隐式的
• 路径不断分叉
• 上下文不可逆的增长

最终你甚至无法判断：是方向错了，还是实现错了

Explore → Plan → Implement 的核心价值

这个流程的核心价值不是「规范」，而是压缩上下文：

• Explore：允许噪声和不确定
• Plan：把推理压缩成稳定结构
• Implement：在稳定约束下执行

好计划，本身就是上下文锚点

一个好的计划可以把上万 token 的探索，压缩成几百 token 的稳定约束

计划不是文档，而是上下文压缩器

可重置：上下文重置是工程能力的一部分

一句话理解：如果一个会话不能被丢弃，那它已经绑架你了

如果一个上下文不能被安全、低成本地重启，那它本身就是设计有问题的

为什么不敢重置反而是风险？

在真实使用中，很多人会下意识地「死扛」一个会话：

• 已经投入了大量对话和探索
• 担心重来会丢失进展
• 希望再解释一次就能「救回来」

但在 LLM 系统中，这种行为往往会带来更大的风险：

• 错误假设持续留在上下文中
• 冗余推理不断堆积
• 模型开始「看起来合理，但总是偏一点」

此时继续追加上下文，并不是在积累资产，而是在放大负债。

/compact、/clear 与直接重来

• /compact：方向对，但上下文过长
• /clear：方向错或噪声过多
• 直接重来：往往是成本最低的方案

丢掉的是噪声，而不是成果

设计「可重启」的工作方式

成熟的使用方式，通常具备：

• 可复制的输入
• 外置的规则（CLAUDE.md / skills）
• 不依赖单一会话状态

反模式清单

• 把探索过程塞进主上下文（违背「短」）
• 在错误假设上不断打补丁（违背「净」）
• 边想边写、边改边试（违背「可控」）
• 死扛一个已经失控的会话（违背「可重置」）

如果你发现自己四条全中，那不是你不专业，而是你还在用「人类调试人类代码」的方式调试 AI

上下文自检

继续一个会话前，快速自检：

• 主上下文是否只包含决策信息？
• 是否存在已被推翻但仍在上下文中的假设？
• 是否有明确、稳定的计划锚点？
• 如果现在重启，成本是否可接受？

结语

模型会继续变强，但上下文不会自动变干净

在 Agent 工程里，真正拉开差距的，从来不是谁的模型更新得更快，而是谁更早意识到：上下文是一等工程资源

参考文档：https://code.claude.com/docs/en/best-practices

如果你已经用过 Agent，可能会有一种很真实的感觉：

好像是会用了，但真让我讲清楚 Agent 是怎么跑起来的，又有点说不明白。

比如：

• Agent 为什么能一边“想”，一边“用工具”？
• Function Call 到底是谁在调用？模型？还是我们？
• LangChain / LangGraph 里那些节点、Memory，看起来很高级，本质在干嘛？

很多时候，我们是跟着框架把 Agent 跑通了。
可一旦遇到下面这些情况，就会开始有点卡：

• 想自己手写一个简单 Agent
• 想排查 Agent 为什么卡住、不动了
• 或者想做点框架里没有的定制逻辑

这时候你大概率会觉得：Agent 有点像黑盒。

但其实，Agent 真没那么复杂。

如果你愿意把框架先放一边，只看最底层的 API，就会发现：
Agent 本质上，就是几个很普通的东西，被我们拼在了一起。

这篇文章想做的事情也很简单：

不用任何 Agent 框架，只用基础API + Java，一步一步把 Agent 是怎么工作的“摊开来看”。

不追求花哨，只追求你看完之后能说一句：“哦，原来 Agent 是这么回事。”

那我们直接开始。

过去两年，大模型能力的提升有目共睹。
对话越来越自然，推理能力不断增强，看起来几乎“无所不能”。

但在真实的工程实践中，很多人都有类似的感受：
Demo 很惊艳，真正落地却并不轻松。

问题往往不在模型能力本身，而在于：
我们仍然在用早期的工程抽象，承载已经高度复杂的 AI 能力。

本文尝试从工程视角，回顾 AI 应用从「对话」到「Skills」的演进路径。

曾经编写的费用分摊的小程序，如今已焕新升级。我为其接入了AI能力，打造出一个能理解指令、预测操作的智能助手。程序的核心代码由Claude Code协助编写。

现在，通过简单的自然语言就能与它对话。更棒的是，它能预判我的下一步操作，并提前给出提示。预测准确时，只需一键确认即可，让操作效率倍增。

体验地址：https://zhengw-tech.com/expense/ai-chat.html，可以先自行操作体验下

如果大家还有兴趣，下面开始详细介绍功能使用指南～

注：AI 生成，略有调整

在日常开发中，我们经常需要同时处理多个分支：

• 一个主分支（main 或 develop）
• 若干个功能开发分支（feature/*）
• 偶尔的紧急修复分支（hotfix/*）

大多数人为了同时开发或调试多个分支，会这样做： 再 clone 一份仓库，然后在另一个目录里切换到不同分支。

但这样带来很多问题：

• 占用磁盘空间（一个项目可能几百 MB，clone 多份会爆仓）
• 管理混乱（分支、依赖、配置容易搞混）
• Git 操作分散（每个仓库要分别 fetch/pull）

其实，Git 内置了一个优雅的解决方案 —— git worktree。

之前进行过机器学习的数学笔记-回归中，主要是人工计算导数以及更新计算

本次为对应《动手学深度学习》线性回归部分内容，使用PyTorch 来简化实现

构造测试数据

找到合适的数据比较麻烦，我们可以自己生成对应的测试用的数据，添加一定的噪声

线性模型：$\mathbf{y}=\mathbf{W}\mathbf{X}+b$，其中 $\mathbf{W}$ 和 $\mathbf{X}$ 都是矩阵

比如可以是$y=w_1x_1 + b$ 也可以是 $y=w_1x_1+w_2x_2+b$ 等等

我们可以根据输入的 $\mathbf{W}$ 和 $b$ ，根据$\mathbf{W}$的形状生成对应高斯分布的$\mathbf{X}$，执行 $\mathbf{y}=\mathbf{W}\mathbf{X}+b$ 获取对应的 $y$ 值

本文主要介绍一下通过Spring AI 来快速实现一个简单的类似OpenAI Agents SDK的功能

具体效果为在application.yml 中配置对应的agent 信息，如

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spring:
  ai:
    agents:
      # 定义一个Agent
      - name: historyTutor
        # 与大模型交互时的Agent的系统提示词
        instructions: You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.
        # 其他Agent可以获取到的关于当前agent的描述信息
        handoffDescription: Specialist agent for historical questions

      # 定义另一个Agent
      - name: mathTutor
        instructions: You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples
        handoffDescription: Specialist agent for math questions

      # 定义入口agent
      - name: triageAgent
        instructions: You determine which agent/tools to use based on the user's homework question
        # 这里定义可以分派的其他agent有哪些
        handoffs:
          - historyTutor
          - mathTutor

使用时，按需注入即可：

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@Slf4j
@RestController
public class AgentController {

    // 通过名称注入
    @Resource
    private Agent triageAgent;

    @GetMapping("/triage")
    public Flux<String> triage(String input) {
        return triageAgent.asyncExecute(input);
    }
}

原文：https://blog.langchain.com/how-to-build-an-agent/

本文介绍了当我们有了想法之后，如何通过一系列的步骤来逐步实现一个agent 的过程

其中主要侧重思路和过程，不涉及具体的技术实现细节

下面内容为对原文的理解翻译学习，大家可以优先考虑阅读原文

LLamaIndex顾名思义，看起来是一个适合构建索引的框架，也就是 RAG(Retrieval-Augmented Generation)，所以我们本次主要看一下如何使用LlamaIndex 来实现一下RAG（当然，它也能用来实现智能体等功能）

RAG 的交互流程如下

主要涉及如下几个步骤节点

LangGraph 是一个用于构建大型语言模型 Agent 的编排框架，它与 LangChain 深度集成，具备出色的有状态流程管理能力。在之前的文章中，曾介绍过如何使用LangGraph及MCP实现Agent。在那篇文章中可以看到，得益于 LangGraph 内置的丰富组件，开发过程非常简洁。

本文将简要介绍 LangGraph 中常用的一些核心概念，帮助更好地理解和使用。如需详细内容，请参考官方文档