大家用大语言模型 (LLM) 时候肯定都遇到过一个问题。就是当我们给模型输入很长的信息时，它的表现就会下降。

模型可能会忘记你最初的要求，或者在回答里出现事实错误。这个问题很普遍，技术上我们叫它“上下文腐烂” (Context Rot)。

为什么会这样呢？我们又该怎么解决这个问题？

最近，全球知名的 AI 开发框架 LangChain 给出了答案。他们开源了一个项目，叫 how_to_fix_your_context https://github.com/langchain-ai/how_to_fix_your_context。这个项目专门用来演示如何解决上下文太长的问题。

今天，我们就来学习一下 LangChain 提供的这 6 个实用技巧。

为什么长上下文会“腐烂”？

在学习解决方案之前，我们先要明白问题出在哪里。LangChain 的项目总结了四个主要原因。

1. 1. 上下文中毒 (Context Poisoning)
      一个错误的信息或者幻觉，可能会在长对话中被反复引用。这就像一颗老鼠屎坏了一锅汤。最终，整个对话的质量都会被污染。
2. 2. 上下文分心 (Context Distraction)
      如果上下文信息积累得太多，模型可能会“分心”。它会更关注历史对话的细枝末节，反而忽略了当前最重要的任务。
3. 3. 上下文混淆 (Context Confusion)
      上下文中包含了太多无关或者多余的内容。这会让模型感到“困惑”。模型会觉得它必须使用所有可用的信息，结果反而影响了回答的质量。
4. 4. 上下文冲突 (Context Clash)
      上下文中包含了相互矛盾的信息。这会导致模型的推理能力下降，逻辑开始混乱。

LangChain 的 6 个修复技巧

为了解决上面这些问题，LangChain 提出了“上下文工程” (Context Engineering) 的概念。他们用一个叫 LangGraph 的工具，实现了 6 个核心技巧。

LangGraph 是一个用于构建 AI 应用的底层编排框架。它很灵活，可以让你把复杂的流程拆解成一个个节点和边，非常适合实现这些精细的上下文控制策略。

下面，我们来看看这 6 个技巧。

技巧一：RAG (检索增强生成)

RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation。

这个技巧大家可能比较熟悉。它的核心思想很简单。就是我们不把全部信息都丢给模型，只给它当前问题最相关的信息。

具体做法是：

1. 1. 先把你的知识库（比如一堆 PDF 文件）进行切分。
2. 2. 然后，把切分后的文本块转换成向量，存入向量数据库。
3. 3. 当用户提问时，系统会先根据问题去数据库里搜索最相关的几个文本块。
4. 4. 最后，把这些文本块和用户的问题一起，作为上下文提供给模型。

这样一来，模型看到的上下文就既简短又精确。

技巧二：工具筛选 (Tool Loadout)

这个技巧的核心是，只给模型当前任务所需要的工具。

很多 AI 应用会给模型提供各种工具，比如计算器、搜索引擎、代码解释器等等。如果把所有工具的说明都放进上下文，会占用大量空间，也可能让模型“挑花眼”。

“工具筛选”的做法是：

1. 1. 建立一个工具注册表，里面存放所有可用的工具和它们的详细描述。
2. 2. 当用户提出需求时，系统会先对需求进行分析。
3. 3. 然后，通过语义搜索，从注册表里匹配出最相关的几个工具。
4. 4. 最后，只把这几个被选中的工具的定义和用法放进上下文。

这样，模型就能更准确地选择和使用工具，避免了上下文混淆。

技巧三：上下文隔离 (Context Quarantine)

这个技巧听起来很专业，但原理不复杂。它的核心是把不同的任务，交给不同的“专家”智能体 (Agent) 处理。

每个专家智能体都有自己独立的、隔离的上下文窗口。

具体做法是：

1. 1. 创建一个“主管” (Supervisor) 智能体。
2. 2. 主管负责接收所有任务，并根据任务类型，把它分发给对应的专家。
3. 3. 比如，计算任务交给“数学家”智能体，联网搜索任务交给“研究员”智能体。
4. 4. 每个专家在自己独立的上下文中完成工作，互不干扰。

这种方式可以有效避免不同任务之间的信息冲突和干扰，特别适合构建复杂的多智能体系统。

技巧四：上下文剪枝 (Context Pruning)

这个技巧是在 RAG 的基础上做的优化。它的核心是在将检索到的信息交给主模型之前，先进行一次“剪枝”。

“剪枝”就是把信息中不相关或者不重要的部分直接去掉。

具体做法是：

1. 1. 和 RAG 一样，先检索出相关文档。
2. 2. 然后，使用一个更小、更快的模型（比如 GPT-4o-mini），让它读一遍这些文档。
3. 3. 这个小模型的任务是，根据用户的原始问题，只从文档中提取最核心、最相关的信息。
4. 4. 最后，只把这些被“修剪”过的精华内容，交给更强大的主模型去生成最终答案。

这个方法能极大地压缩上下文长度，节省成本，同时保证答案的质量。

技巧五：上下文总结 (Context Summarization)

这个技巧和“剪枝”很相似，但侧重点不同。

“剪枝”是直接删除无关内容。而“总结”是把所有检索到的内容，用更简洁的语言重新归纳一遍，生成一个摘要。

它适用于这样一种情况：检索到的信息全都是相关的，但表述非常啰嗦。

具体做法是：

1. 1. 在 RAG 检索到信息后，启动一个总结模型（同样可以是小模型）。
2. 2. 这个模型会阅读全部内容，并生成一个全面但简洁的摘要。
3. 3. 项目的目标是，在保留所有关键信息的前提下，将内容长度减少 50% 到 70%。

通过“总结”，我们可以在不丢失信息的情况下，有效降低 Token 消耗。

技巧六：上下文卸载 (Context Offloading)

这个技巧是把信息存储在模型的上下文窗口之外。你可以把它想象成给模型一个外部的“记事本”或者“草稿纸”。

模型不再需要把所有的东西都记在自己的“脑子”（即上下文窗口）里。

具体做法是，为模型提供可以读写的外部存储工具。

• • 模型可以在处理复杂任务时，随时把中间步骤、思考过程或者临时发现写入这个“记事本”。
• • 当需要时，再从“记事本”里把信息读出来。

这种方法让模型有了管理长期记忆的能力。它可以跨越多轮对话，甚至跨越不同的会话来积累和使用知识。

“上下文工程” 是 AI Agent 应用开发中一个重要的内容。

LangChain 这次提供的 6 个技巧非常系统和实用。它们覆盖了从信息预处理、工具使用、多智能体协作到外部记忆管理的多个方面。如果你有使用过 Cursor、Calude Code 等这些 AI 编程工具，也能感受到这些技巧的存在。

​最后

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