本文详细介绍了如何使用大模型编程Agent，包括Agent的基本概念、三要素（模型、工具、上下文）、上下文管理、窗口容量限制、Token计算、记忆机制、WWH沟通原则、知识管理、读写机制、规则设计、AI味儿去除、函数映射、技能Skill应用以及多Agent协作等关键知识点。文章强调了上下文管理的重要性，并提供了实用的技巧和方法，帮助读者更好地理解和应用大模型编程Agent，避免常见陷阱。

说起来用AI编程Agent这事，我用Claude Code和OpenClaw大半年了，中间踩的坑能写本书，真的能写，我笔记本里记了六十多条。

（更没想到的是，这两个工具还没用热乎呢，就已经有新的在冒头了。。。。）

但说实话，工具会换，底下那些东西不会换。Token怎么算、上下文怎么管、规则怎么写、技能怎么搭，这些搞明白了，换个啥工具都不慌，

好了不废话了，不管你之前有没有接触过Agent，看完这篇，入门这件事就算交代清楚了。

❶ Agent≠ChatBot

好了说正事，先从最基础的说起——Agent是啥——你把活儿丢给它，它自己去干，能改文件，能跑命令，不用你手动一步步操作，一杯茶一包烟，看着它干就完了。

这跟以前用网页版AI聊天完全不一样，以前是你问它你觉得我该怎么办，它给你一堆建议，然后你自己动手去弄。

Agent呢，直接帮你动手。

我自己的感受是，用了Agent之后回不去了，让ChatBot给我列个待办清单我都嫌慢，直接让Agent帮我把文件改了不好吗。

❷ 三要素

好，知道Agent是啥了，那它脑子怎么运转的呢，三样东西凑一块儿就那么回事。

模型，工具，上下文。

模型是脑子，工具是手，上下文呢，脑子里装的那些个东西，就这么简单粗暴，模型你选不了太多，就那么几家的几个档位，工具大家能装的也差不多，拉开差距的——上下文，我反复说这个真不是废话。。

Claude Code团队那个Boris也反复强调这个，上下文是我们唯一能控制的输入变量，优化好上下文，比换个模型管用多了。

❸ 上下文

很多人觉得上下文就是聊天记录，

不是的，塞进窗口的都算上下文。

记忆、知识库、规则、技能，名字不同，塞进窗口之后效果一样，都会影响它怎么想、怎么做，所以统称叫上下文，

更准确地说，上下文包括你发的那条消息，但也包括系统提示、元数据、历史对话、模型自己的思考过程、工具调用和响应，全算。

知道这个之后你会发现，很多东西都在偷偷吃你的上下文空间，你以为是"我就发了一句话"，其实背后有一大堆东西跟着一起去了。

❹ 窗口容量

好了Agent有了脑子，脑子里也装了东西，但有个残酷的事实——

脑子装不下太多东西。

窗口上下文有上限的，Claude是200K。

项目	占比	说明
预留空间	22.5%	系统保留
系统提示	10.2%	规则、配置
MCP/子Agent	不定	工具注册
实际可用	60%	约12万Token

这个数据不是我瞎编的，在Claude Code里跑一下/context命令就能看到，22.5%预留，10.2%系统提示，加上MCP服务器、子代理、规则文件，真正留给你用的就12万Token左右。

满了就处理不了新消息了，要么换新窗口，要么压缩。压缩呢，前面的对话内容做个摘要，腾空间装新东西，但摘要完了细节就丢了。

窗口满→压缩→细节丢，这条链路跟后面好多问题都有关。

而且有一点很多人忽略了——不是窗口快满了质量才下降，是从一开始，上下文越多，模型质量就越差，所以上下文管理不是窗口快满才做的事，是从第一条消息就该开始操心的事。

❺ Token

对了插播一下Token——你发一条消息它回一条消息，

消耗的可不只是这两条的Token，是整个窗口里所有内容的Token！！

窗口越满每条消息越贵。

Token跟文件大小也不是一回事，文件大小用KB，Token用K，一个有B一个没有B。。。。200KB的中文文档要100K到200K的Token，同样大小的英文只要50K左右，中文Token消耗是英文的两三倍，这个坑我踩过，上来就塞了个大文件，窗口直接爆了。

所以用Agent处理中文内容的时候，得比英文场景更注意Token预算。

❻ 记忆靠文件

好了知道脑子多大了，也知道怎么计量了，下一个问题——记忆靠什么？

靠读写文件。不是靠脑子记。

窗口一压缩或者一关，脑子里的东西全没了，想让它记住什么，写文件里，下次用再去读。

这跟人的记忆机制有点像——人有工作记忆、情节记忆、语义记忆、程序性记忆，Agent的工作记忆就是上下文窗口，情节记忆是对话摘要，语义记忆是知识库和用户画像文件，程序性记忆是规则和技能文档。

很多工具有自动记忆功能，比如每天存一个memory文件，启动时自动加载最近的，但这个自动记忆不完全靠谱，有些东西它压根没存，自己觉得要紧的就手动让它记下来。

我的做法是在CLAUDE.md里指定一个memory目录，遇到重要的东西就说"记下来"，它就往那个目录写文件，下次启动自动加载。

❼ WWH原则

说到跟Agent沟通，

有个原则叫WWH——做什么（What），为什么做（Why），怎么做（How）。

不管是你给Agent提需求，还是让它跟你汇报，都把这三件事说清楚，省得来回扯好几轮才搞明白在说啥。

尤其是Why。不说为什么，Agent就容易按自己理解瞎猜，猜偏了方向就歪了。

Claude Code那个团队也是这么建议的，CLAUDE.md里要包含四样东西——目标（Why），地图（Map），规则（Rules），工作流（Workflows），本质上跟WWH是一回事，先告诉它为什么，再告诉它在哪，最后告诉它怎么干。

❽ 上下文少即是多

好了基础概念过完了，好了管理这块——

上下文少即是多，聊得越多反而越差。

这个真的要反复说，很多人觉得跟Agent聊得越多，它越了解你，干活越好，不是的。。。。上下文太多它反而注意力分散，简单的事都能给你搞砸。

Anthropic自己说的，目标是"找到最小的高信号Token集合"，往窗口里塞太多MCP数据和规则文件，只是用低信号填满窗口，同时烧钱。

新任务开新窗口，别舍不得关，清爽的脑子比熟悉你的脑子好使。

❾ 渐进加载

默认上下文怎么管。Agent每次启动会自动读一些文件，一般分三类：CLAUDE.md放基础信息，RULE.md放规则，SKILL.md放技能相关的。

但是！！什么都往里塞的话，Agent还没开始干活脑子就满了，

渐进加载，启动时只加载最少的东西，需要时再读。

一层一层往下，

这个Claude Code里有个做法挺聪明的，在.claude/rules/目录下按路径放规则文件，比如api.md只在处理src/api目录时加载，frontend.md只在组件目录生效，做后端的时候不读前端规范，做API的时候不加载数据库约定，省下来的Token很可观。

技能文件也是这样，Agent启动时只读每个技能开头的几行摘要，知道有哪些技能可用，等到真的要用某个技能了，才把完整内容读进来，不用的技能完全不占上下文。

还有一个更进阶的做法是context:fork，让某个技能在完全隔离的子代理中运行，有自己的上下文窗口，干完活返回摘要给主对话，主对话还是干干净净的。

❿ 知识管理

知识管理，一听"知识库"三个字是不是觉得要搞个大工程，

不用，就是文本文件，分好类放好目录就行了。

数据放数据目录，工作文件放工作目录，设计稿放设计目录，然后在默认上下文里告诉Agent，什么文件放哪个目录，不说清楚它就随地大小便。。。。

（真事，我第一个Agent的文件全是乱的，找了半天才理顺）

时间长了这些文件越来越多，就变成你自己的知识库了，还可以给文档分段打标记建索引，Agent查东西的时候看索引就知道去哪找，不用把整个文件都读进来，省Token。

进阶一点的话，可以像Claude Code那样用@语法导入其他文件，团队把编码规范放到中央仓库，所有人的CLAUDE.md都导入同一份标准，个人偏好放本地不提交，项目文档按需引用，这个导入支持递归，最深五层。

⓫ 读写机制

读写机制。这个是冷知识——

Agent想在一个文件末尾加个句号，也得先把整个文件完整读一遍！！！

千万别把所有东西存在一个大文件里，不然Agent光读文件上下文就满了，然后压缩，然后又要重新读。。。。跟最开头说的那个死循环一样。

所以文件拆分不只是整理习惯的问题，是直接影响Agent能不能正常干活的事。我自己现在一个文件超过500行就觉得太长了，拆成几个小的，按功能分，Agent读起来也快，Token也省。

⓬ 规则设计

好了管理讲完了，规则。Agent有时候会偷懒，会耍小聪明，会走捷径，你写了操作手册它不看，觉得自己能行，需要规则，每次启动自动加载的那种，开机就生效的，

但写规则这件事，比养娃还难。。。。）你写个"禁止xx"，Agent看完心想，这规则不太合理啊，算了我按自己的来吧，知错，认错，不改错，主打一个热情礼貌气死人。

一条有效的规则得有四样东西：具体要求、原因说明、反合理化条款、历史证据。

规则类型	示例	写法
禁止项	禁止删文件不确认	❌ 禁止…
必须项	必须用write_file.py写文件	✅ 必须…
建议项	代码注释用中文	尽量…

反合理化呢，提前把Agent可能找的借口堵死，"时间不够？"时间多的很！"成本太高？"一点都不高！"方案太复杂？"复杂也得做！

堵完借口呢，还不够，有时候告诉它应该怎么做，做了有什么好处，比一堆禁止管用，堵不如疏，

还有一个实用的做法–用钩子系统（Hook）来强制执行规则，Claude Code里能配PreToolUse和PostToolUse，在每次文件编辑后自动跑格式化，在执行bash命令前做安全检查，匹配到rm -rf或者DROP TABLE这种危险操作直接拦截，Agent收到阻止信息会重新规划，这比写一百条"禁止"规则管用。

⓭ AI味儿+函数映射

对了说到AI的行为问题，得聊聊AI味儿。AI默认给的答案，是统计出来的最安全的那个，不求有功，但求无过，你什么都不管让它自己干，出来的东西呢，就是一股子AI味儿。

去味儿没有捷径，就是反复犯错反复改规则。

Agent再犯，再改规则，第一次写了规则它不一定听，第二次不一定听，第三次。。。。可能还是不听，但你得坚持改，

（我自己身上的AI味儿到现在还在去。。。。）

大模型不是在思考，它就是在做映射，训练数据里见过的东西它就会，没见过的它就蒙，有个公式，Y = 2X + 3，大模型呢，这玩意儿的超大号版本，输入一组数字，算出一个结果，看着像在想，其实是在算。

遇到冷门问题或者最新信息，光靠它直觉蒙出来的答案，质量好不了呢，用规则逼它先去调研再回答。

这里有个进阶技巧–用子代理（Sub-Agent）做调研，主代理负责实现，子代理负责研究，子代理有自己的上下文窗口，跑完返回摘要给主代理，主代理的窗口不被污染，还能用更便宜的模型跑子代理。我常用一个"图书管理员"子代理，让它去扫开源仓库和文档，回来给我一个精炼摘要，既省Token又不会搞乱主对话。

⓮ 技能Skill

技能呢，Skill，说白了就是写给Agent看的操作手册，大白话告诉它什么场景该怎么干，里面还能带脚本工具，

物理结构就是一个文件夹加一个说明文档，复制粘贴即安装。

安装？把文件夹拷贝到技能目录就行，没有安装向导，没有下一步下一步，没有重启，就是拷贝粘贴，

但Skill里有个东西要注意——脚本。Agent聪明的时候是真聪明，但偶尔它会即兴发挥。。。。）搞创作可以，搞业务不行，需要100%稳定的环节，让Agent写个脚本处理，代码没有灵感，没有即兴发挥，1+1跑一万次还是2，稳定。

脚本写好了配一个说明文档，放同一个文件夹，丢进技能目录，你就做出了一个自己的Skill。

Skill里面还有个好玩的功能–可以用感叹号语法注入实时数据，技能文件里写个!加反引号执行shell命令，输出会在发给Agent之前替换占位符，比如写个PR审查技能，用git diff拿当前改动，用gh pr view拉PR描述，Agent收到的是真实数据不是空的，这在自动化场景里特别好用。

⓯ 多Agent协作

最后讲多Agent协作。一个窗口装不下的活儿，就得多开几个Agent，最常见的是接力模式，一个做完交给下一个，但这里有个大坑——

新Agent天然倾向于觉得前面做的不对，想推翻重来。

得保留一个主窗口从头到尾不关，负责方案讨论和最终验收。进阶一点是Sub-Agent模式，让主Agent自己拆活儿派给临时工，用户只跟主Agent打交道。

Claude Code团队的做法更极致——并行开5个worktree，每个跑独立的Claude会话，设shell别名在不同任务间秒切，甚至准备专门的分析worktree只负责读日志跑查询，效率拉满。

还有一种场景是独立评审——让写代码的Agent自己评自己的代码，那就是王婆卖瓜，新建一个独立Agent来审。

还有个做法是，让一个Agent写计划，另一个Agent像主任工程师一样审阅计划，两个Agent互相挑毛病，出来的方案质量比单Agent高不少。

好了说完了，踩过的坑整理出来就这么几条，工具会换，底下那些东西不会换。

最后

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第二阶段（30天）：高阶应用

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• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

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• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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7、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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