存得下，不等于这一次看得见
存得下不等于这一次看得见：每一步把什么摆上工作台，是要设计的。
这一页为什么在这里
第四站的收束与迁移：把“挑”说成一个工程问题。外部存储里存得下、找得到，不等于这一次的输入里看得见；每一步都要回答这一步要什么、放多少、放在哪。用一个做文献综述的 agent 当例子，留下通向第五站的问题。右下角出口接第 10 讲。
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- 第 1 步：「一个做文献综述的 agent」。左「外部存储：可回查」：原文：12 篇论文 PDF｜记录：前三天的对话与实验日志｜方法：写好的检索脚本与检查清单。中间箭头：选择（挑）。右「这一次的输入：已放进来」：目标：回答“RAG 什么时候胜过长上下文”｜相关摘录 2 段｜当前状态：已读 3 篇、待核 1 处。
- 第 2 步：三个问题：这一步要什么？放多少？放在哪？（位置会改变结果，Q28）底部：留下的问题：装下了也会变差，任务还在变大 → ⑤ 分给多个 agent。右下角出口：→ 第 10 讲｜改真实代码库：每一步读哪些文件。
讲
第 1 步 · 教师可说的话
可回查与已放进来
书架和托盘是两个地方。存在书架上、但这一次没放进托盘的东西，就不能假定它影响了回答。
指图与比较
对照左边可回查的原文、记录、方法与右边已放进来的目标、摘录、当前状态，沿“选择（挑）”箭头辨认两者边界。
第 2 步 · 教师可说的话
选择输入的三个问题
所以每一步都要挑：这一步需要什么？放多少？放在哪个位置？刚才的位置实验告诉我们，连放在哪都会影响结果。大家现在说的“上下文工程”，说的就是这件事。具体的工程做法放在讲义里。
指图与比较
指向三个问题，最后将“放在哪”与 Q28 的位置实验相连。
本页衔接
每步都要挑，材料多到一个研究任务需要很多步时，又该由一个 agent 读到底，还是分给子 agent？
连续教师稿原文
书架和托盘是两个地方。存在书架上、但这一次没放进托盘的东西，就不能假定它影响了回答。
所以每一步都要挑：这一步需要什么？放多少？放在哪个位置？刚才的位置实验告诉我们，连放在哪都会影响结果。大家现在说的“上下文工程”，说的就是这件事。具体的工程做法放在讲义里。
讲授出口
→ 第 10 讲｜改真实代码库：每一步读哪些文件。可以展开：编程智能体在一个大代码库里，每一步要决定读哪几个文件、读多少行、读完写下什么；这就是“挑”在代码库上的样子。
完整推理
两种可用性。 外部存储里的东西“可回查”：需要时找得到。这一次的输入里的东西“看得见”：模型这一步读得到（读得到也不一定用上，见 Q28）。中间隔着“挑”。上下文工程关心的是每一步实际提供了什么，而不是总共存了多少。
挑的三个问题。 这一步要什么（目标、相关摘录、当前状态，而不是全部原文）；放多少（太少缺信息，太多会被干扰拖累，Q28–Q29）；放在哪（位置会改变结果，Q28）。
2025 年常见的工程做法 （Anthropic 的两篇工程文章里的总结）：
- 按需展开：技能、工具说明先只给名称和用途，任务需要时再读完整说明，再需要时才读附件；“可回查”不必等于“一开始全装入”。
- 笔记与回读：把需要保留的状态写到外部（比如进度笔记），后续步骤或新会话需要时再读回。
- 压缩：长任务里把旧历史压成要点，同时保留关键事实和可回查的位置。
这些是工程经验，需要在具体任务上检验；它们不保证信息越少越好，也代替不了检查这一次实际放进去了什么。
留下的问题 → 第五站。 任务继续变大：一个研究问题要读几十上百份材料，一个窗口装不下，装下了也会变差。下一站，把上下文分给多个 agent。
学生可能的回答与误区
- 第 2 步｜“上下文越短越好”或“越长越好”。两者都不对：要的是这一步需要的那些，放在合适的位置。
- 第 1 步｜“存进外部存储就等于 agent 知道了。”存得下只说明找得到；这一步没取进输入，就看不见。
- 第 2 步｜把工程文章的做法当成被证明的规律。它们是经验总结，要在自己的任务上测。
教学构造与出处
- 教学构造：文献综述 agent 的例子（12 篇 PDF、三天日志、待核 1 处）是课件编的。
- Anthropic · Effective context engineering for AI agents：读“Context retrieval and agentic search”与长任务的压缩、结构化笔记部分。工程文章，作者的经验。
- Anthropic · Equipping agents for the real world with Agent Skills：读“The anatomy of a skill”与“Skills and the context window”：名称与用途、完整说明、附件的逐步展开。工程文章。