上下文大杂烩：当工作在不同智能体或模型之间流转时，你传递的是完整对话记录，还是提炼后的状态？

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摘要

实践者们讨论了“上下文大杂烩”——在 AI 智能体或模型之间交接工作时，传递完整对话记录导致 token 数量膨胀、指令相互冲突的现象——并分享了通过精炼状态进行交接的模式，例如本地台账、CLAUDE.md 风格的文件，以及结构化的交接回执。

在代理、模型或会话之间移交工作时，默认做法是把整个对话一并传过去。r/AI_Agents 和 r/ClaudeWorkflows 上的几个帖子描述了这样做的后果：token 数量膨胀，过时的状态被一并带入，第二步的指令开始与第九步的指令相互冲突。人们把这称为“上下文浓汤”。（这些是实践者的经验分享，并非受控测试。）大家分享的解决办法看起来很相似：- 在会话开始时，仅注入提炼后的决策和待办事项的本地记录 - 一个类似 CLAUDE.md 的文件，为下一次会话指明下一项任务 - 切换模型时提供一份简短的交接说明 - 使用分类明确的笔记，而不是完整的对话记录 Anthropic 针对长期运行代理的上下文工程指南也指向同样的方向：压缩整理、结构化笔记，以及将状态保存在上下文窗口之外。按照这些模式编写的交接笔记可能如下所示（这是我的草案，并非经过测试的标准）：目标：已做出的决策及其原因：必须遵守的约束：待办事项：已排除的方案及其原因：尚待探讨的问题是，这种解决办法会如何失效。提炼后的笔记质量，取决于记录者选择保留什么。你总会传递哪些信息？你不再传递哪些信息？提炼后的笔记是否曾遗漏过后来证明很重要的内容？
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