一星期內全球確立的 6 個 AI 代理開發原則

2026 年一開始,上下文工程(Context Engineering)就成為 AI 界最熱門的話題。

結論很明確:如果你正在開發 AI 代理,但不知道這些原則,你將在 2026 年落後於人。以下是全球 AI 社群在短短一週內建立的精華。

動態管理上下文,不要靜態處理

靜態上下文的時代已經過去。

• Manus:將檔案系統當作外部記憶體,只保留 URL 和路徑,按需還原完整內容。KV-Cache 命中率是核心指標
• Cursor:推出 Dynamic Context Discovery,將 MCP 工具描述同步到資料夾,token 用量減少 46.9%
• Context7:伺服器端重新排序將上下文 token 減少 65%,延遲降低 38%,同時實際提升了輸出質素

當你的上下文是一個活生生、會呼吸的系統,按需載入和卸載資訊時,你就不用再為不需要的 token 付費 - 而且模型會更專注於重要的事情。

規劃就是一切

收到模糊指令就馬上執行的代理注定失敗。

• Claude Code 的 AskUserQuestionTool:像顧問一樣訪問用戶,提出針對性問題,在寫任何一行程式碼之前,盡量澄清需求
• Plan Mode:執行前先將計劃寫入 markdown 檔案。80% 的結果在規劃階段已經決定

最好的 AI 輔助程式碼不是來自更好的提示詞,而是來自更好的計劃。

圍繞 Bash 和程式碼生成設計工具

在構建自訂工具之前,先考慮 Bash 和 Codegen。

• Bash:可組合、上下文負擔輕,並立即存取現有軟件 - ffmpeg、jq、grep 以及成千上萬的工具
• Codegen:核心是 API 組合。問天氣,代理就會寫一個直接呼叫 Weather API 的腳本

權衡:自訂工具(穩定,高上下文成本)vs. Bash(可組合,需要發現時間)vs. Codegen(靈活,執行時間較長)。

擁抱循環

不要期望第一次就得到完美結果。

• Claude Code 的 Ralph Wiggum skill 和 Recursive Language Models (RLM):最大化自我修正循環是質素的關鍵
• 任務越可驗證,這個方法就越有效。如果你能驗證輸出,就能迭代到完美

單次提示是個陷阱。AI 代理的真正威力在於允許它們嘗試、失敗、評估,然後再試一次。

採用多模型策略

試圖用單一模型解決所有問題是低效的。

• Claude Opus 4.5:端到端規劃和複雜開發
• Gemini 3 Pro:前端實作、大規模文件處理
• GPT-5.2:除錯和抽象推理
• 根據任務將子代理路由到最佳模型,兼顧速度和專業性

沒有任何單一模型在所有方面都出色。致勝策略是模型路由 - 將每個任務匹配到最適合它的模型。

用分層記憶體管理狀態

任務進度和錯誤必須系統化管理。

• Manus 的 todo.md:在上下文末尾反覆插入目標,解決「迷失在中間」的問題
• 記憶體分離:短期(工作上下文)、中期(會話歷史)、長期(檔案系統)
• 保留失敗動作和堆疊追蹤,防止模型重複犯同樣錯誤

沒有結構化記憶體,代理會迷失方向。有了它,它們就能跨會話積累知識。

總結

在 2026 年,我們已經超越了只會回答問題或自動化簡單工作流程的代理。我們現在正在構建能執行真正複雜工作的代理。

這六個原則已經在 Manus、Cursor 和 Claude Code 的生產環境中得到驗證。如果你不應用它們,你的競爭對手會。