# 全球一週內確立的 AI Agent 開發六大原則

> Author: Tony Lee
> Published: 2026-02-08
> URL: https://tonylee.im/zh-TW/blog/six-principles-ai-agent-context-engineering/
> Reading time: 1 minutes
> Language: zh-TW
> Tags: ai, AI代理, 上下文工程, 開發工具, 生產力

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## Description

2026 年開始,Context Engineering 成為 AI 圈最熱門的話題。如果你正在開發 AI Agent 卻不知道這些原則,你會在 2026 年落後。

## Summary

全球一週內確立的 AI Agent 開發六大原則 is part of Tony Lee's ongoing coverage of AI agents, developer tools, startup strategy, and AI industry shifts.

## Outline

- 動態管理 Context,別再用靜態思維
- 規劃決定一切
- 工具設計優先考慮 Bash 和程式碼生成
- 擁抱迴圈
- 採用多模型策略
- 用分層記憶體管理狀態
- 總結

## Content

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。

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