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

Agentic Context Engineering（ACE）是由斯坦福大學、SambaNova Systems以及加州大學伯克利分校的研究者們共同構思的一項突破性框架。該框架的核心在于動態地調整和優化輸入信息，即所謂的“上下文”，從而顯著提升大型語言模型（LLM）的表現。ACE的獨特之處在于，它能夠在不改動語言模型本身參數的前提下，通過精煉輸入上下文來促使模型實現自我性能躍升。這一創新技術通過三個協同工作的模塊來實現：生成器負責產出解決方案，反思器則從中提煉寶貴經驗教訓，而整編器則將這些經驗整合成一個結構化的知識庫。ACE的出現，有效解決了傳統微調方法耗時耗力的問題，同時也規避了因過度簡化上下文而可能導致的知識流失。實驗結果表明，ACE在智能體任務和金融分析等多個領域均展現出卓越的性能，不僅大幅提升了表現，還顯著降低了計算成本。這項技術為人工智能系統的持續學習能力開辟了全新的思路。

Agentic Context Engineering 究竟是什么

Agentic Context Engineering（ACE）是一種前沿的人工智能技術，它賦予了語言模型在不觸及原有參數的情況下，通過優化輸入上下文來實現自我性能提升的能力。它通過一個迭代的生成、反思和策劃過程，持續地積累、提煉并組織領域策略、代理戰術以及操作證據。

Agentic Context Engineering 的運作機制

• 模塊化設計：ACE框架將上下文的管理職責劃分給三個的模塊：
  • 生成器（Generator）：此模塊為新的智能體查詢生成推理路徑或問題解決的痕跡，它會嘗試執行任務并探索不同的推理分支，從而揭示哪些策略是有效的，哪些是無效的。
  • 反思器（Reflector）：通過對比成功與失敗的推理軌跡，反思器對生成器的輸出進行評估。它運用自然語言進行評估和反思，提煉出具體的領域洞察，不僅能識別“什么奏效”，更能 pinpoint 系統性失敗的根源。
  • 策劃者（Curator）：該模塊利用增量式、局部化的“delta”更新，將提煉出的見解整合到全局上下文存儲中。策劃者采用輕量級技術，例如語義去重和確定性合并，來協調新信息與現有劇本，而非進行大范圍的上下文重寫。
• 增量式 Delta 更新：ACE將上下文視為一系列結構化的條目（bullet points）的集合，而非一個單一的、整體性的提示詞。每個條目都包含：
  • 元數據（Metadata）：包括一個唯一的標識符，以及用于記錄“有用/有害”次數的計數器。
  • 內容（Content）：例如可復用的策略、領域內的概念，或是常見的錯誤模式。
• 生長與精煉機制（Grow-and-Refine Mechanism）：ACE通過以下方式確保上下文在持續擴展的同時，保持其精煉性和相關性：
  • 生長（Grow）：新的條目會被追加到上下文中，而已有的條目則通過更新元數據（如遞增計數器）進行原地修訂。
  • 精煉（Refine）：通過比較條目的語義嵌入，進行去重處理。這意味著相似的條目會被識別并合并或刪除，以減少冗余。精煉過程可以是主動的（在每次 Delta 更新后執行），也可以是被動的（僅當上下文窗口超出限制時觸發）。
• 動態可擴展性與低推理開銷：ACE架構支持動態可擴展性并保持較低的推理開銷：
  • 模塊化條目結構：上下文以細粒度、可檢索和更新的“條目”列表形式進行維護，這使得有針對性的上下文策劃和運行時的高效檢索成為可能。
  • 增量更新邏輯：該機制支持快速適應新的領域、工具或任務目標，而無需進行全面的重新訓練或系統級的重新部署。
• 反饋循環：生成器、反思器和策劃者共同構成了一個有效的反饋循環，使得上下文能夠在不退化為無意義總結的情況下得以擴展。這種模式允許系統從實際執行軌跡中學習，并在缺乏真實標簽的情況下實現改進。

Agentic Context Engineering 的主要應用場景

• 智能體任務
  • 在多輪智能體環境中，例如AppWorld，ACE通過監控工具調用失敗和子目標未達成的情況，自動標記相關的策略筆記，以便進行刪除、修訂或增強。這確保了領域知識和程序性見解能夠隨著系統經驗的積累而得到積極的策劃，從而使智能體能夠更好地適應復雜任務。
  • 在智能體任務中，ACE通過優化上下文，使得一些規模較小的開源模型在性能上能夠媲美甚至超越更大的模型。在AppWorld排行榜上，ACE的整體平均得分與頂級的生產級智能體持平，并在更具挑戰性的測試環節中表現更佳。
• 領域特定推理：在金融領域，ACE通過持續積累、提煉和組織領域策略，優化了上下文，使模型能夠進行更精準的領域特定推理，并在金融領域的基準測試中取得了顯著的性能提升。
• 無需微調的模型演進：ACE框架實現了可擴展且高效的上下文自適應能力，適用于離線場景（如系統提示優化）和在線場景（如測試時的記憶自適應）。它利用自然的執行反饋來優化上下文，而非依賴于標注監督，從而實現模型的自我改進。
• 規避上下文坍縮與簡略偏見：ACE通過增量式Delta更新機制和grow-and-refine機制，有效避免了上下文坍縮和簡略偏見問題。通過局部編輯替代整體重寫，顯著降低了延遲和計算成本，并在持續擴充上下文的同時抑制冗余，實現了上下文的穩態演化。
• 提升系統性能與降低成本：在多項基準測試中，ACE顯著提高了系統的性能，同時降低了操作延遲和部署成本。通過結構化、增量式的更新方式，它保留了詳細的知識，并與長上下文模型協同擴展。
• 自動化反饋驅動的自我改進：ACE利用自然的執行反饋，而非明確的標記監督。生成器會記錄與目標完成或失敗相關的上下文條目或戰術痕跡，反思器進行比較分析并提煉為具體的增量更新，策劃者則將其整合到全局上下文存儲中。這種方式使得上下文能夠根據實際系統結果和錯誤進行修訂，持續地向更高的實用性對齊。

Agentic Context Engineering 面臨的挑戰

• 反饋質量的依賴性：ACE框架的有效性在很大程度上依賴于高質量的反饋來驅動上下文的改進。如果反思器（Reflector）無法提取出有意義的見解，整個系統將難以實現有效的改進。此外，不當的反思提示設計也可能導致誤導性模式的產生。
• 上下文管理的復雜性：ACE需要處理大量的上下文數據，這可能會對計算資源造成壓力。特別是當上下文窗口非常大時，可能會導致推理時間的增加和資源消耗的上升。隨著上下文的不斷增長，如何有效地管理舊信息的更新和新信息的整合是一個關鍵問題。
• 性能與成本的權衡：雖然ACE通過增量更新機制減少了適應延遲和計算成本，但長上下文和反思循環仍然會增加推理時間和資源消耗。上下文窗口的局限性可能導致模型性能下降，尤其是在處理極長的上下文時。
• 錯誤累積與系統性問題：隨著時間的推移，上下文的編輯過程可能會積累微妙的錯誤。如果對自動改進過于自信，可能會掩蓋更深層次的推理或對齊問題。錯誤的處理也是一個挑戰，因為隱藏的錯誤會移除模型從錯誤中學習的證據。
• 適應性與靈活性的局限：ACE依賴于具備一定能力的底層模型。如果基礎模型本身能力不足，即使上下文不斷優化，也很難達到理想的性能。ACE可能并非適用于所有任務，對于一些簡單的問題，可能只需要簡潔的指令，而非復雜的上下文。
• 數據治理與隱私考量：在處理用戶特定或敏感數據時，隱私和數據治理是至關重要的考量因素。開發者需要優先考慮數據最小化、匿名化，并嚴格遵守相關法規（如GDPR）。
• 多模態信息的整合：現代智能代理通常需要處理多種類型的信息，包括文本、結構化數據、代碼、圖像以及實時傳感器數據。將這些不同模態的信息整合到一個連貫的上下文中，是一項重大的工程挑戰。
• 評估與驗證的必要性：若缺乏適當的評估，不斷演進的智能代理可能會強化錯誤的模式。持續的測試、人工驗證以及以評估為導向的設計是不可或缺的。
• 上下文窗口的限制：盡管現代語言模型支持更大的上下文窗口，但在實際應用中，這些窗口的大小仍然存在一定的限制。這可能導致模型在處理復雜任務時，需要訪問的信息超出了單個上下文窗口的容量。
• KV緩存的失效問題：大型模型在處理輸入時會利用KV緩存來加速，但上下文中的微小變化（即使只是一個token的差異）都可能導致緩存失效，從而顯著增加延遲和成本。

Agentic Context Engineering（ACE）作為一項創新的上下文優化框架，展現出廣闊的發展前景。通過生成、反思和策劃的模塊化機制，它能夠動態地更新和優化智能系統的上下文，從而顯著提升性能并降低部署成本。ACE在無監督學習場景中表現出強大的自主學習能力，它能夠在無需標注數據的情況下適應新任務，為數據稀缺場景下的智能化提供了可行的解決方案。增量更新機制和差分更新策略，不僅有效避免了上下文坍縮和簡略偏見問題，還顯著降低了適應延遲和部署成本，使得智能系統能夠在復雜環境中保持靈活性和適應性。未來，ACE有望在多模態信息整合、提升系統可解釋性和透明度、以及與現有技術的融合等方面取得重大突破，從而推動智能代理系統的發展，并有望成為智能系統開發的標準實踐。隨著這項技術的普及，上下文工程師將成為一個高需求的職業角色，負責設計、優化和維護智能系統的上下文，確保其在各種應用場景中的高效運行。