上下文不是越长越好
随着历史对话、工具输出、文档内容不断堆积，模型成本与延迟会明显上升，同时对真正关键线索的注意力会下降。
Context Engineering
Context Engineering 是 Harness Engineer 的基础能力
Context engineering 不是简单地往 prompt 里加更多文字，而是持续地组装、压缩、筛选与注入信息，让 agent 在有限上下文里做出更稳定的判断。
- 管理 ever-growing history 带来的成本与延迟
- 减少 context rot 与 lost-in-the-middle 风险
- 让 agent 在复杂任务中保留真正重要的信息
Signal Layer Harness Engineer Index
关注焦点 动态上下文
核心风险 Context Rot
典型策略 Compaction
Context Engineering 为什么重要
Context 是动态产物
一个生产级 agent 需要根据当前目标、用户身份、任务阶段与历史事件，动态拼装上下文，而不是机械拼接全部内容。
Harness Engineer 的价值在于治理
Harness Engineer 要做的是建立上下文治理机制，让 agent 有边界、有优先级、有恢复能力。
常见的上下文压缩策略
Keep the Last N Turns
适合任务短、依赖近期上下文的场景，但会丢失更早的重要信息。
Token-based Truncation
在固定 token 预算下纳入最多内容，简单直接，但并不理解信息价值。
Recursive Summarization
把旧对话变成摘要，适合长任务，但要警惕摘要带来的不可逆信息损失。
更生产化的 Context Engineering 思路
保留可恢复引用
只要 URL、文档路径、工具输出索引仍在，原始内容就可以暂时退出上下文，而不是彻底消失。
通过 recitation 操作注意力
把目标、todo 或阶段计划不断重写到近期上下文里，可以减少模型在长任务中偏离目标。
保留失败痕迹
错误工具调用和失败路径不应被抹掉，因为它们是 agent 调整后续行动的重要证据。
常见问题
这些问题覆盖 Harness Engineer、Context Engineering、Sessions 与 Memory 的高频搜索意图。
Context Engineering 和 Prompt Engineering 有何不同？
Prompt engineering 更偏单次输入优化，context engineering 更偏系统层面的动态信息治理与任务状态控制。
为什么说 Harness Engineer 需要懂 context engineering？
因为 Harness Engineer 的核心价值之一，就是保证 agent 在长任务、多工具、多轮会话中依旧能拿到合适的上下文。
下一步
需要为产品设计 Context Engineering 方案？
我们可以帮助你梳理上下文层、session 策略、memory 调用方式与评估框架。