全球首款Skills Vibe Agent如何突破Context Engineering难题？揭秘让AI不'变傻'的核心技术

去年9月份正式做AtomStorm之前，4个月烧了2万刀Token，全球首款Skills Vibe Agent终于开启邀请内测，我也终于敢说：Sam Altman预言的超级个体，可能真的来了，我用LangChain搭过三版原型，每版都让我怀疑人生。

开篇：我的Agent'痴呆'了

第一版是标准的ReAct模式，Demo阶段看起来挺聪明，能跑，但稍微聊深一点，超过10轮就开始胡说八道。第二版我天真地加了Memory模块，好了一点，但一遇到复杂的多步骤任务就扛不住。第三版咬牙上了LangGraph，流程倒是可控了，但Context管理依然是一塌糊涂。

Part 1：为什么你的Agent会'变傻'？

大模型的Context Window更像是一个'注意力预算'。举个真实的例子。你主持一个只有1小时的紧急会议。为了让所有人充分表达，你让20个人轮流发言，每人说了3分钟。会议结束后，你能精准复述出谁说了什么？大概率你只记得最后两三个人的重点，前面的全糊了，甚至开始混淆谁说了哪句话。

Part 2：Context Engineering四大实战策略

搞清楚问题，解法就清晰了。以下是我在AtomStorm开发过程中摸爬滚打出来的四条路子，每一条都是真金白银换来的教训。包括系统提示别写小作文、工具不是越多越好、RAG别一股脑塞、长任务要分而治之等策略。

Part 3：在AtomStorm里怎么落地的

方法论讲了一堆，回到产品。讲讲我在AtomStorm里的实际落地——也就是我称之为Skills Vibe Agents的架构。这套架构的设计理念其实很简单：用户只管用自然语言说需求，Agent自动匹配和组合不同'技能'（Skills）来完成。

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