我们将智能体的上下文窗口减半，效果反而更好了。有点出乎意料

一直在为一个客户资格筛选+CRM自动化的智能体工作流进行调优，其中一个帮助远超预期的改动是将可用上下文几乎减半。我原以为更多上下文意味着更好的决策。更多转录记录、更多笔记、更多工具输出、更多一切。实际上，我感觉智能体变得奇怪地优柔寡断，有点过于倾向于引用过时信息，有时甚至因为眼前信息太多而忽略了显而易见的重点。 # 变化是什么 一旦我们强制系统使用更紧密的近期状态切片，它的工具使用变得更加简洁，回复也更简洁。更少的绕路，更少的虚假自信，更好的**客户资格筛选**电话，以及更好的**CRM自动化**更新。令人惊讶的不仅仅是延迟或成本，而是行为。智能体似乎更愿意请求下一个相关的工具结果，而不是假装答案已经埋藏在某个巨大的提示词中。 # 我目前的猜测 我认为给智能体巨大的上下文窗口可能掩盖糟糕的架构。如果智能体有弱的检索、混乱的记忆或不清晰的工具路由，向上下文中塞入更多内容在某种程度上掩盖了问题，直到问题爆发。更小的上下文使得失败模式更容易显现： * 过时的记忆影响更大了 * 糟糕的摘要很快暴露 * 工具描述必须更清晰 * 多智能体交接不再那么马虎 现在我有点认为上下文预算应该被视为一种能够改进设计的约束，而不是仅仅一个可以最大化然后忘记的数字。好奇其他构建**AI智能体**、**工作流自动化**或**多智能体系统**的人是否也看到了同样的情况：较少的上下文有时会让智能体更诚实？