（九）Context Engineering 上下文工程
解读 AWS 系列（九）的上下文工程实践。
业界实践解读 · 对应 ETCLOVG C 层（上下文与记忆）。 原文：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/agentic-ai-infrastructure-practice-series-nine-context-engineering/
AWS 的主张
- 上下文是有限资源：agent 执行 50+ 步、带工具调用与多 agent 协同时，上下文是指数级而非线性累积，压迫成本、延迟与 准确率（Lost in the Middle）。
- 三阶段架构：检索/生成、处理、管理，以动态循环而非线性管线运作。
- 推荐实践：(1) 动态优化——每步执行后按当前任务优化上下文，而非静态对待；(2) 分层记忆——短期（对话窗口）+ 长期 （外部存储），按任务用滑动窗口或摘要；(3) 工具语义检索——不加载全部工具定义，按任务语义动态取相关工具。
- AWS 组件：Bedrock（Converse API、Prompt Cache 对缓存 token 降 90% 成本）、AgentCore（Memory/Gateway/Runtime/ Observability）、Strands Agents（NullConversationManager / SlidingWindow / Summarizing 三种会话管理器）。
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