Google ADK - 构建生产级、高效的上下文感知多智能体框架
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AI 智能体（Agent）的开发领域正经历着风起云涌的变化。我们早就跨过了还在做单轮聊天机器人原型的阶段。如今，各家机构正在部署的是那种复杂的、自主的智能体，它们能处理长链路任务（long-horizon tasks）：比如自动化工作流、开展深度研究，甚至维护庞大的代码库。但这一愿景很快就撞上了一堵墙：上下文（Context）。随着智能体运行时间的拉长，它们需要“记住”的信息量——聊天记录、工具返回的数据、外部文档、中间的推理过程——会呈爆炸式增长。目前的“通解”通常是依赖基础模型（Foundation Models）越来越大的上下文窗口（Context Window）。但是，单纯指望给智能体更大的空间来粘贴文本，绝不可能是长久的扩展之道。为了构建可靠、高效且易于调试的生产级智能体，业界正在探索一门新的学科：上下文工程（Context Engineering） —— 不再把上下文仅仅当作一段文本，而是将其视为系统中的“一等公民”，拥有独立的架构、生命周期和约束条件。
