全球一週內確立的 AI Agent 開發六大原則

2026 年一開始,Context Engineering 就成為 AI 圈最熱門的話題。

結論很明確:如果你正在開發 AI Agent 卻不知道這些原則,你會在 2026 年落後。以下是全球 AI 社群在短短一週內確立的精華。

動態管理 Context,別再用靜態思維

靜態 Context 的時代已經結束。

• Manus:把檔案系統當作外部記憶體,只保留 URL 和路徑,需要時才還原完整內容。KV-Cache 命中率是核心指標
• Cursor:推出 Dynamic Context Discovery,把 MCP 工具描述同步到資料夾,Token 用量直接砍掉 46.9%
• Context7:Server 端 reranking 讓 Context Token 減少 65%,延遲降低 38%,輸出品質反而還變好

當你的 Context 是個活的系統,根據需求動態載入和卸載資訊,你就不用為沒用到的 Token 付錢 - 而且模型會更專注在真正重要的事情上。

規劃決定一切

收到模糊指令就立刻開始執行的 Agent 註定會失敗。

• Claude Code 的 AskUserQuestionTool:像顧問一樣訪談使用者,問出有針對性的問題,在寫任何一行程式碼之前就把需求釐清到最大化
• Plan Mode:執行前先把計畫寫進 markdown 檔。80% 的結果在規劃階段就決定了

最好的 AI 輔助程式碼不是來自更好的 Prompt,而是來自更好的計畫。

工具設計優先考慮 Bash 和程式碼生成

在打造客製化工具之前,先想想 Bash 和 Codegen。

• Bash:可組合、Context 負擔輕、立刻就能存取現有軟體 - ffmpeg、jq、grep 還有數千種工具
• Codegen:核心就是 API 組合。問天氣,Agent 就直接寫一段呼叫 Weather API 的程式碼

這是一個權衡:客製化工具(穩定,Context 成本高)vs. Bash(可組合,需要探索時間)vs. Codegen(彈性,執行時間較長)。

擁抱迴圈

別期待第一次就能得到完美結果。

• Claude Code 的 Ralph Wiggum skill 和 Recursive Language Models (RLM):最大化自我修正迴圈是品質的關鍵
• 任務越可驗證,這招就越有效。如果你能驗證輸出,你就能不斷迭代直到完美

Single-shot prompting 是個陷阱。AI Agent 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

想用單一模型解決所有問題是沒效率的。

• 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
• 把子 Agent 路由到每個任務的最佳模型,兼顧速度和專業化

沒有任何一個模型在所有方面都是最強的。致勝策略是模型路由 - 把每個任務配對到最適合的模型。

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:反覆在 Context 尾端插入目標,解決「迷失在中間」的問題
• 記憶體分離:短期(工作 Context)、中期(Session 歷史)、長期(檔案系統)
• 保留失敗動作和 Stack Trace 可以防止模型重複犯同樣的錯

沒有結構化記憶體,Agent 會漂移。有了它,Agent 就能跨 Session 累積知識。

總結

2026 年,我們已經超越只會回答問題或自動化簡單工作流程的 Agent。我們現在打造的是能執行真實、複雜工作的 Agent。

這六大原則已經在 Manus、Cursor 和 Claude Code 的生產環境中驗證過。如果你不應用它們,你的競爭對手會。