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📖 上下文（Context） 是什么？
AI 的上下文就像它的工作台，摊开的材料越多，它越能连贯干活。
⚡ 一句话秒懂
AI 的上下文就像它的工作台，摊开的材料越多，它越能连贯干活。
📖 举个故事
老周在客服后台跟 AI 助手聊了一个小时，从退换货聊到发票。突然他问：“那我刚才说的订单号是多少？”AI 答不上来。老周很恼火，客服主管解释：“它每次对话能记住的内容有限，聊太久了，最早那几句就被‘挤’出去了。”老周这才明白，原来 AI 不是记性差，是“桌子”就这么大，放不下的东西只能先收起来。
💡 类比理解
暂未补充。
🧩 真实例子
暂未补充。
🛠️ 怎么实际使用
开发 Agent 时，把聊天历史、工具返回结果、系统提示拼在一起，共同占用上下文窗口。窗口快满时，用摘要压缩旧对话（如把 20 轮对话压成一段要点），或做向量检索只取相关片段，保证关键信息不丢、响应不超限。
📚 进阶原理
上下文窗口是模型能同时处理的 token 上限（如 128K），超出部分会被截断或报错。Agent 框架常用滑动窗口、摘要化（summarization）和 RAG 检索控制上下文占用。注意“lost in the middle”现象：长上下文中模型对中段信息注意力衰减，关键指令应放在开头和结尾。