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seo网站开发注意事项,什么可以做冷门网站,设计网页三大工具,做网站付款方式本文介绍了Anthropic的混合策略上下文工程方法#xff0c;适用于法律与金融场景。该方法将内容分为三类#xff1a;稳定内容预先策展、相关内容按需检索、外置记忆结构化存储。通过三层上下文结构(前置、运行时、外置记忆)实现平衡#xff0c;解决上下文污染问题…本文介绍了Anthropic的混合策略上下文工程方法适用于法律与金融场景。该方法将内容分为三类稳定内容预先策展、相关内容按需检索、外置记忆结构化存储。通过三层上下文结构(前置、运行时、外置记忆)实现平衡解决上下文污染问题提升AI推理效率和准确性降低高风险领域业务风险。这篇文章用于解释并沉淀 Anthropic 在《Effective context engineering for AI agents》中提到的hybrid strategy并将其转译为适用于法律与金融场景的工程化理解。原文https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents一、为什么要提出上下文工程的「混合策略」混合策略Hybrid Strategy可以概括为一句话稳定、确定、低频变化的内容由人类或系统预先策展体量大、与步骤强相关的内容由模型在运行时按需检索。即在工程上明确分清哪些事情需要被提前固定哪些事情可以留给运行时处理。在上下文工程语境中存在两种常见但都不理想的极端做法。一种是前置一切在任务开始前把规则、背景、历史、材料全部塞进上下文希望模型“看全局再推理”。这种方式在复杂任务中很快会遇到上下文污染context pollution、推理退化和维护成本失控的问题。这里的「上下文污染context pollution」是工程实践中常用的概括说法指的是当大量与当前推理弱相关或已过时的信息长期滞留在上下文中时这些 token 会持续消耗模型的注意力预算干扰当前判断路径。更常见的后果并不是模型记不住而是注意力被低信号信息持续稀释。另一种是完全放权给 agent上下文极简模型自行探索、自行决定加载什么信息。理论上很优雅但在现实业务中速度慢、路径不稳定在高风险领域不可接受。Anthropic 提出的混合策略背后有一个前提上下文既不能无限预置也不能完全交给模型自治。也就是上下文必须被视为一种有限的资源去分配而不是无限扩张。这一判断在原文中有一个非常明确的理论背景即所谓的“上下文腐烂context rot”。二、为什么法律与金融特别适合混合策略Anthropic 在原文中点名 legal / finance并非偶然而是基于这两个领域的结构特征。这两个领域的一个共同特征是核心规则本身变化并不频繁。法律规范、合规框架、审查方法论往往具有较长的稳定周期可以被清晰地抽象为原则、边界和责任结构。但一旦判断出现偏差所带来的后果成本却极高。这种“低频变化 高代价后果”的组合意味着关键规则不适合在运行时临时生成而应当由人类提前确立。与此同时法律与金融工作中涉及的大量具体材料本身又呈现出强烈的阶段性。无论是判例、合同文本还是尽调材料、财务报表它们的信息体量都很大却往往只在特定任务的某个阶段才具有判断价值。这类信息更适合在需要时被精确检索而不是作为背景长期前置进上下文。还有一个现实是这两个行业的容错率极低。在实际业务中很难接受模型“试一试再修正”的探索式理解路径也无法容忍关键条款被遗漏或被错误弱化。因此在推理开始之前由人类明确划定推理边界本身就是一种必要的工程约束更接近对业务风险的回应。三、关于上下文腐烂Context Rot与工程风险在 Anthropic 的原文中对这一问题有非常直接的表述“Studies on needle-in-a-haystack style benchmarking have uncovered the concept of context rot: as the number of tokens in the context window increases, the model’s ability to accurately recall information from that context decreases.”对应的中文含义是在“干草堆里找针”式测试中人们发现了上下文腐烂context rot这一现象随着上下文窗口中 token 数量的增加模型从中准确回忆与使用信息的能力会下降。Anthropic 进一步指出“Context, therefore, must be treated as a finite resource with diminishing marginal returns.”即上下文必须被视为一种有限资源其边际收益是递减的。需要注意的是这里的「腐烂」并不是指信息失效或被遗忘而是一种推理质量层面的退化重要信息仍然存在于上下文中但其在注意力分配中的权重下降推理路径更容易被历史噪声、无关细节或旧决策牵引这也是为什么在工程实践中人们常将 context rot 与attention dilution注意力稀释视为同一类问题。四、混合策略在工程上的典型结构在这里可以将 Anthropic 的混合策略与我一直使用的三层上下文理论直接对应起来。具体可以参见我之前写的文章双重上下文机制在法律服务中的迁移运用AI 律师的上下文构建方法论前两层上下文Skills Instead Of Agents不做智能体先把你的专业能力写成 Skills第三层技能上下文。两者描述的是同一件事只是视角不同。一个标准的法律 / 金融混合上下文大致由三层构成。1. 前置上下文Stable Context在我的体系中这一层对应的是第一层上下文即主体与角色上下文。它在任务开始时即被提供并且通常不随任务推进而变化。这一层所承载的是模型在进入推理之前就应当接受的前提条件。例如角色所承担的责任边界、专业身份对应的义务范围、任务目标与评价标准以及基本的方法论立场和审查顺序。这些内容并不用于参与具体判断而是用于限定判断发生的空间。换句话说这一层解决的并不是如何推理而是哪些问题不应成为推理对象。它的作用在于冻结争议空间使模型既不需要、也不被允许在这些前提问题上自由发挥。2. 运行时上下文Dynamic Context第二层上下文对应的是任务或项目上下文。这一层具有明显的阶段性由模型在执行过程中根据任务进度按需加载。它所包含的内容通常是当前步骤必须依赖的事实材料与文本片段例如特定条款、判例段落、项目证据或数据。这些信息并不需要长期保留而是随着任务阶段的推进不断被替换、清理或压缩。这一层回答的核心问题是在这个具体任务的这个阶段模型此刻必须看到什么才能合理地继续向下推理。正因为如此它天然具有短生命周期也最容易成为上下文工程需要重点治理的对象。3. 外置记忆Out-of-Context Memory第三层上下文对应的是能力或技能上下文。它并不直接参与每一次推理而是以外部资源的形式存在在需要时被引用或调用。这一层所承载的并非原始材料而是经过理解、压缩和验证后的认知成果例如阶段性结论、风险判断模式、可复用的方法或模板。这些内容一旦形成就具有跨任务复用的价值但并不适合长期占用模型的注意力预算。因此它们通常以文件、技能或结构化记录的方式存在通过调用而非常驻的方式进入上下文从而在稳定性与灵活性之间取得平衡。五、RAG 在三层上下文中的位置与作用1. 材料入口与三层位置在法律和金融场景中RAG 几乎是一种无法回避的基础设施。RAG 的来源并不等同于“法律检索”或“判例检索”。在大量真实业务中RAG 更常接入的是案件材料与证据材料本身卷宗、尽调文件、合同附件、往来邮件、财务凭证、审计底稿以及扫描件、录音转写或图片识别后的文本结果。在三层上下文理论中RAG 不是一个单独的上下文层而是一种上下文的供给机制。它更关心的是材料在什么时候进入推理视野。规则来源与审查顺序需要在第一层上下文里先定清楚。工程实现上RAG 的主要落点在第二层按任务阶段按需加载材料片段。2. 两类检索定位型与审查型为了描述法律场景里的差异我把检索任务粗分成两类定位型检索与审查型检索。这是本文的工作定义不是 RAG 领域的固定术语。在通用检索的语境里它大致贴近两类常见问题事实查找/定位factual lookup / navigational与需要综合解释的分析型问题analytical。定位型检索解决把材料找出来。RAG 把相关片段召回出来做必要的排序或重排把结果交给模型阅读即可。比如从卷宗里定位某个日期的邮件、从尽调材料里找某条承诺的出处、从合同附件里找某个表格数据。审查型检索看上去也在找材料但后面紧跟着判断效力层级、证据能力、证明力、构成要件是否满足在金融语境里还会牵涉到口径、假设、重要性materiality与风险偏好。RAG 可以把材料带进来判断标准与审查顺序需要在第一层上下文里写清楚否则相关性排序很容易被误用成审查顺序或权重来源。3. 常见误用与治理要点实践里经常出现一种用法把检索结果当成依据本身再让模型顺着检索排序去推理最后把排序出来的材料拼成判断标准。这里的问题在于检索结果无论来自数据库还是案件卷宗都只是候选材料排序表达的是相关性信号。把候选材料当作依据本身推理就会被相关性列表牵着走。证据链该按争点、构成要件、证据能力与证明力去组织时容易出现遗漏链条或者把看起来相关当成足以证明。审查型检索里需要把接口写清楚先看什么、怎么过滤、怎么引用出处、什么情况下必须提示材料缺口。RAG 把材料送进来推理按框架使用材料材料才不会反过来牵引规则。RAG 也常被用来缓解上下文腐烂避免把“可能有用的一切”长期塞进上下文改成在需要时精确拉取。这里同样需要阶段控制检索到的内容如果长期滞留也会制造新的污染。至于第三层上下文检索结果不会直接沉淀进去。只有当材料被理解、压缩并转化为结构化结论、风险模式或可复用的判断逻辑时才适合进入能力层。六、一些仍然需要被验证的问题把混合上下文策略放进真实的法律与金融工作中很快就会遇到一个更具体的问题哪些判断在一开始就必须被固定下来哪些判断才有可能在后续交给模型处理。在实际业务推进过程中这些问题并不会一次性得到答案而是会在不同项目、不同阶段反复出现。一类问题与“判断权”有关。哪些判断必须始终由人类预先给出规则和顺序模型只能在限定空间内推理哪些判断可以随着模型能力的提升被逐步转化为可委托的计算任务。这条边界无法一次性划清的而是需要在实践中不断回看和修正。另一类问题与“材料使用”有关。RAG 在什么阶段引入最合适引入的粒度应当如何控制检索结果应当在上下文中停留多久才能既支持推理又不反过来污染注意力预算。这些问题看上去像检索问题实际更接近上下文治理。还有一些问题指向长期协作。随着 agent 能力增强哪些上下文仍然需要由人类持续策展哪些可以逐步交由系统自动维护哪些外置记忆应当被反复调用哪些只适合作为一次性参考。这些选择将直接决定混合策略是否会在规模化应用中失效。在实际使用中混合策略往往会变成一种默认的工作节奏先把必须写死的判断边界固定下来其余部分留在推进过程中逐步补齐和修正。很多边界到底画在哪里通常要在项目里走过一轮才看得更清楚。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 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