[!info] related notes

• 相关 MOC: AI MOC, BodySense MOC, Coding Agent Memory MOC

Context Engineering MOC

AI Agent 上下文工程知识地图。Context Engineering 是系统化设计”模型完成本轮任务所需的全部有效信息包”的工程学科。

核心概念

• Context Engineering — 上下文不是聊天记录，而是模型完成任务所需的全部有效信息包
• Augmented LLM — 把模型和检索、工具、记忆拼成基础执行构件

工程实践

• Context Builder 模式 — 独立的上下文组装模块，负责产出本轮 LLM 调用所需的完整上下文包
• Context Contract 协议 — Go 后端与 Python AI Service 之间的上下文传递协议
• 上下文窗口预算 — 在有限 token 内最大化信息密度的分层策略

状态管理

• 问诊状态 Schema — 独立维护的结构化状态对象，比原始聊天记录更重要
• 咨询 Agent 工作流设计 — 意图分类→阶段推进→安全检测的状态机

信息采集

• 结构化信息采集 — ask_user_options 模式：前端渲染按钮/表单，用户点击写入结构化状态

反模式与陷阱

• 上下文反模式 — 五种常见错误做法及正确方案

相关知识

• Coding Agent Memory Landscape — coding agent memory 版图与选型
• LLM Token 成本优化策略 — 模型路由、prompt 压缩与缓存降本
• Function Calling — 工具调用，结构化信息提取的基础
• RAG 知识库与 pgvector — 知识库检索，上下文的重要来源
• Red Flag 检测器 — 安全检测，上下文中的安全边界

在 BodySense 中的应用

BodySense 项目是 Context Engineering 的典型应用场景：

1. 会话与消息流设计 — 会话生命周期和消息持久化
2. 多服务 SSE 管道 — 端到端 SSE 透传
3. 前端 SSE 消费 — 前端如何消费上下文相关的 SSE 事件

Related notes

• AI MOC
• Coding Agent Memory MOC
• BodySense MOC