一周内全球达成共识的 AI 智能体开发六大原则

2026 年刚开年,上下文工程(Context Engineering)就成了 AI 圈最火的话题。

结论很明确:如果你在做 AI 智能体却不知道这些原则,2026 年你就会掉队。以下是全球 AI 社区仅用一周时间就达成的核心共识。

动态管理上下文,别再静态堆砌

静态上下文的时代已经结束了。

• Manus:把文件系统当作外部化记忆,只保留 URL 和路径,需要时才恢复完整内容。KV-Cache 命中率是核心指标
• Cursor:推出了 Dynamic Context Discovery,把 MCP 工具描述同步到文件夹里,直接砍掉 46.9% 的 token 用量
• Context7:服务端重排序让上下文 token 减少 65%,延迟降低 38%,输出质量反而更好了

当你的上下文是一个活的系统,按需加载和卸载信息时,你就不用再为用不到的 token 买单了 - 模型也能专注于真正重要的东西。

规划就是一切

收到模糊指令就立刻开始执行的智能体,注定会失败。

• Claude Code 的 AskUserQuestionTool:像咨询顾问一样采访用户,问一系列有针对性的问题,在写一行代码之前就把需求搞清楚
• Plan Mode:执行前先把计划写进 markdown 文件。80% 的结果在规划阶段就已经决定了

最好的 AI 辅助代码不是来自更好的提示词,而是来自更好的计划。

围绕 Bash 和代码生成来设计工具

在开发自定义工具之前,先考虑 Bash 和代码生成。

• Bash:可组合,上下文负担轻,能立刻调用现有软件 - ffmpeg、jq、grep,以及成千上万的工具
• 代码生成:本质上是 API 组合。问天气,智能体就写一段直接调用天气 API 的脚本

权衡点在于:自定义工具(稳定,上下文成本高) vs. Bash(可组合,需要探索时间) vs. 代码生成(灵活,执行时间长)。

拥抱循环机制

别指望一次就能得到完美结果。

• Claude Code 的 Ralph Wiggum skill 和 递归语言模型(RLM):最大化自我修正循环才是质量的关键
• 任务越可验证,这招越有效。如果能验证输出,就能迭代到完美

一次性提示是个陷阱。AI 智能体的真正威力,在于允许它们尝试、失败、评估,然后再试一次。

采用多模型策略

想用单一模型解决所有问题,效率太低了。

• Claude Opus 4.5:端到端规划和复杂开发
• Gemini 3 Pro:前端实现、大规模文档处理
• GPT-5.2:调试和抽象推理
• 把子智能体路由到最适合的模型上,兼顾速度和专业性

没有哪个模型在所有方面都擅长。制胜策略是模型路由 - 让每个任务都匹配到最适合它的模型。

用分层记忆管理状态

任务进度和错误必须系统化管理。

• Manus 的 todo.md:反复在上下文末尾插入目标,解决”中间遗失”问题
• 记忆分层:短期(工作上下文)、中期(会话历史)、长期(文件系统)
• 保留失败操作和堆栈跟踪,防止模型重复同样的错误

没有结构化记忆,智能体会漂移。有了它,智能体就能在会话间积累知识。

总结

到了 2026 年,我们已经超越了那种只会回答问题或自动化简单流程的智能体。我们现在构建的智能体,能完成真正复杂的工作。

这六大原则已经在 Manus、Cursor 和 Claude Code 的生产环境中得到验证。如果你不应用它们,你的竞争对手会。