🧠 Context Engineering 2026 是什么？——上下文工程2026版

// 上下文压缩示例

// 原始上下文（1000 tokens）
const original = `
用户：帮我搜索OpenClaw的最新教程
Agent：我来帮你搜索OpenClaw的最新教程。
搜索结果：
1. OpenClaw入门教程 - 介绍OpenClaw的基本概念和使用方法
2. OpenClaw高级教程 - 介绍OpenClaw的高级功能和最佳实践
3. OpenClaw实战教程 - 介绍OpenClaw的实际应用案例
总结：OpenClaw是一个强大的AI Agent框架，有丰富的教程资源。
`;

// 压缩后的上下文（200 tokens）
const compressed = `
用户：搜索OpenClaw教程
Agent：找到3个教程：入门、高级、实战。OpenClaw是强大的AI Agent框架。
`;

// 压缩率：80%
// 保留关键信息：用户意图、搜索结果数量、核心结论

// 优先级排序示例

// 上下文优先级（从高到低）
const priorities = {
  // 1. 系统提示（最高优先级）
  system_prompt: "你是一个AI助手...",
  
  // 2. 用户当前输入
  user_input: "帮我分析这个数据",
  
  // 3. 相关工具结果
  tool_results: [
    { tool: "web_search", result: "搜索结果..." },
    { tool: "read", result: "文件内容..." }
  ],
  
  // 4. 相关历史记录
  history: [
    { role: "user", content: "之前的问题" },
    { role: "assistant", content: "之前的回答" }
  ],
  
  // 5. 不相关历史记录（最低优先级）
  irrelevant_history: [
    { role: "user", content: "无关的对话" }
  ]
};

// Token分配策略
// 系统提示：20% tokens
// 用户输入：30% tokens
// 工具结果：30% tokens
// 历史记录：20% tokens

// 动态裁剪示例

// 裁剪策略
const pruningStrategies = {
  // 1. 时间衰减：越旧的信息权重越低
  time_decay: {
    function: (age_hours) => Math.exp(-age_hours / 24),
    threshold: 0.1  // 低于0.1权重的信息被裁剪
  },
  
  // 2. 相关性过滤：移除不相关的信息
  relevance_filter: {
    function: (content, query) => cosine_similarity(content, query),
    threshold: 0.3  // 低于0.3相关性的信息被裁剪
  },
  
  // 3. 重复检测：移除重复的信息
  deduplication: {
    function: (content) => hash(content),
    threshold: 0.9  // 相似度超过0.9的信息被去重
  }
};

// 裁剪示例
const context = [
  { content: "OpenClaw是AI框架", age: 1, relevance: 0.9 },
  { content: "OpenClaw是AI框架", age: 2, relevance: 0.8 },  // 重复
  { content: "今天天气很好", age: 0, relevance: 0.1 },  // 不相关
  { content: "OpenClaw支持Tool Calling", age: 3, relevance: 0.7 }
];

// 裁剪后
const pruned = [
  { content: "OpenClaw是AI框架", age: 1, relevance: 0.9 },
  { content: "OpenClaw支持Tool Calling", age: 3, relevance: 0.7 }
];

// 记忆管理示例

// OpenClaw记忆系统
const memorySystem = {
  // 1. 长期记忆（SOUL.md）
  long_term: {
    file: "SOUL.md",
    content: "用户偏好、身份信息、长期目标",
    update_frequency: "低频更新"
  },
  
  // 2. 工具记忆（TOOLS.md）
  tool_memory: {
    file: "TOOLS.md",
    content: "工具配置、API密钥、使用说明",
    update_frequency: "中频更新"
  },
  
  // 3. 会话记忆（当前对话）
  session_memory: {
    content: "当前对话上下文、临时数据",
    update_frequency: "高频更新"
  },
  
  // 4. 工作记忆（当前任务）
  working_memory: {
    content: "当前任务状态、中间结果",
    update_frequency: "实时更新"
  }
};

// 记忆层次
// 长期记忆 → 工具记忆 → 会话记忆 → 工作记忆
// 稳定性：高 → 低
// 更新频率：低 → 高