核心就一句话：按需加载，不要把所有内容一股脑塞给模型。

上下文一旦过长，通常会带来三个问题：

• 噪音变多：无关信息混进来，会干扰模型判断，影响推理效果
• 成本变高：Token 消耗上升
• 延迟变大：输入更长，响应更慢

所以真正要解决的，不是“怎么把更多内容塞进上下文”，而是怎么只把当前任务真正需要的信息交给模型。

怎么做按需加载？

1. Skill：技能按需加载

Skill 本身就是一种按需加载机制。只要提前定义好每个 Skill 的能力边界、提示词和触发条件，系统就会先判断当前用户意图，再动态加载对应 Skill，而不是把所有 Skill 一次性放进上下文。

这样做的好处很直接：减少无关指令干扰，提升推理稳定性，同时降低 token 成本和响应延迟。

2. Memory：记忆按需加载

对话一长，历史信息不能一直原样累积在上下文里。更合理的做法是：

记忆分层

记忆也不应该只有一种形态，而应该分层管理。例如可以分成：

• 短期记忆：最近5-10轮对话，直接参与当前推理
• 中期记忆：通过向量数据库或者markdown存储，每次对话完成后异步存储前进行压缩存储，进行摘要、去重和提炼只保留当前任务真正相关的部分，如果不做这步可能会检索出来的内容还是太啰嗦，结果一样把上下文撑爆。
• 长期记忆：结构化 用户偏好、用户画像、处理经验， 比如姓名：徐庶、年龄：18 ，这样更方便检索、更新和复用，也能进一步减少注入模型时的上下文长度。

3. Tool / MCP：工具按需加载

Tool 和 MCP 也不能全量注入。因为它们最终都会以 JSON 或 schema 的形式交给模型，而这些定义本身就会占用大量 token。

一个tool 定义，实际传给模型时通常会类似这样：

{  "type": "function",  "function": {    "name": "query_user_order",    "description": "徐庶老师的公众号是什么？",    "parameters": {      "type": "object",      "properties": {        "user_id": {          "type": "string",          "description": "程序员徐庶"        },        "order_id": {          "type": "string",          "description": "程序员徐庶"        }      },      "required": ["user_id"]    }  }}

如果这样的 schema 有几十个甚至上百个，上下文会非常长长长长长~~~，直接影响模型效果、成本和延迟。所以 Tool / MCP 也必须按需检索、按需注入。

一个更合理的做法是：

• 把 tool 的功能描述 存起来用于召回
• 把 方法完整限定名、接口信息等 作为元信息保存
• 请求到来时，只把最相关的几个工具定义交给模型，而不是一次性全部传入

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