RAG技术能否突破大模型上下文限制？全网观点大PK_服务软件

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88. Cursor 刚发表了篇文章：《Dynamic context discovery》网页链接（译文：网页链接），讲述了他们上下文管理的秘密。之前 Manus 的 Peak 在访谈里面说：> 所以 Peak 说当他们读到一些模型公司发布的研究博客时，心情是“既开心又无奈”。开心是因为这些博客验证了他们的方向，无奈是因为博客里写的东西，基本都是他们早就在做的。Cursor 这篇文章又曾侧面印证了这个观点😂，不过也不能说 Cursor 是在抄袭 Manus 的技术，只能说 AI Agent 的最佳实践，就是怎么管理好上下文，而管理好上下文，就离不开文件系统。言归正传，Cursor 这篇文章讲的是“动态上下文发现”，核心就是上下文管理。给 AI 的上下文，不是越多越好，很多人用 AI，生怕 AI 不知道，怕 AI 记不住，恨不得把整个项目的文档、历史记录、工具说明一股脑全塞进去。但随着模型变得越来越聪明，预先塞太多信息反而帮倒忙。一来浪费 token（上下文窗口是有限的），二来信息太杂可能干扰模型判断。就像你给一个能干的下属布置任务，不需要把公司所有制度文件都打印出来放他桌上，他需要什么，自己会去查。这就是 Cursor 提出的"动态上下文发现"（Dynamic Context Discovery）模式：别急着把信息塞给模型，而是让模型在需要的时候自己去找。【1】让 AI 自己找需要的信息听起来简单，但具体怎么做呢？Cursor 分享了五个他们实际在用的优化手段，每个都挺巧妙。场景一：长输出变成文件问题是什么？当 AI 调用外部工具（比如运行一个 shell 命令或者调用 MCP 服务），返回的结果可能很长——一大串日志、一整个网页的内容。常见做法是截断，只保留一部分。但截掉的那部分，说不定正好是后面要用的关键信息。Cursor 的做法是：把长输出写成文件，然后给 AI 一个读文件的能力。AI 可以先用 tail 命令看看结尾，觉得需要再往前读。这样既不会塞满上下文，也不会丢信息。场景二：聊天历史变成可查档案当对话太长，超过上下文窗口限制时，Cursor 会触发一个"总结"步骤，把之前的内容压缩成摘要，给 AI 一个"新的起点"。但压缩是有损的。重要细节可能在总结过程中丢失，导致 AI"失忆"。Cursor 的办法是把完整的聊天记录存成文件。AI 拿到的是摘要，但如果它意识到"这里好像漏了什么"，可以自己去翻原始记录找回来。这就像是你给员工发了一份会议纪要，但完整的会议录音也存着——有疑问随时可以回溯。场景三：按需加载技能Cursor 支持一种叫"Agent Skills"的扩展机制，本质上是告诉 AI 怎么处理特定领域任务的说明书。这些说明书可以有很多，但没必要每次都全部加载。Cursor 的做法是只在系统提示里放一个"目录"——技能的名字和简短描述。AI 真正需要某个技能时，再用搜索工具把完整说明拉进来。就像你不会把整个图书馆背在身上，只带个索引卡片就够了。场景四：MCP 工具的瘦身术这个场景数据最有说服力。MCP 是一种让 AI 连接外部服务的标准协议，现在很火。问题是，有些 MCP 服务器提供几十个工具，每个工具的描述都很长，全塞进上下文窗口很占地方。更尴尬的是，大部分工具在一次任务中根本用不到。Cursor 的优化方式是：只在提示词里放工具的名字，完整描述同步到一个文件夹。AI 需要用某个工具时，再去查具体怎么用。效果怎么样？他们做了 A/B 测试，在调用 MCP 工具的场景下，这个策略减少了 46.9% 的 Token 消耗。接近一半的成本省下来了。还有个附带好处：如果某个 MCP 服务需要重新认证，以前 AI 就会"忘记"这些工具的存在，用户一头雾水。现在 AI 能主动提醒用户"喂，你的 XX 服务需要重新登录了"。关于 MCP 工具的优化，Anthropic 官方有一篇文章《Code execution with MCP: Building more efficient agents》网页链接，思路也是类似的，推荐看看。场景五：终端会话也是文件用过 AI 编程工具的人都知道，有时候你想问"我刚才那个命令为什么失败了"，但 AI 根本不知道你运行过什么命令。你得手动把终端输出复制粘贴给它。Cursor 现在把集成终端的输出自动同步到本地文件系统。AI 可以直接"看到"你的终端历史，需要的话还能用 grep 搜索特定内容。对于那些跑了很久的服务日志，这个功能特别实用。【2】为什么是"文件"你可能注意到了，Cursor 这五个优化有个共同点：都是把东西变成文件。为什么是文件而不是别的抽象？Cursor 的说法是：> 我们不确定未来 LLM 工具的最佳接口是什么，但文件是一个简单、强大的基础单元，比发明一套新抽象要安全得多。这个思路和 Manus 的理念不谋而合。Peak 在他们的技术博客《AI 智能体的上下文工程：构建 Manus 的经验教训》网页链接里专门讲过：他们把文件系统当作"终极上下文"——容量无限、天然持久、而且 AI 自己就能操作。Peak 举的例子很形象：一个网页的内容可以从上下文里删掉，只要 URL 还在，AI 随时能把内容找回来。一个文档的全文可以省略，只要文件路径在，需要时再读取就行。这种"可恢复的压缩"，比简单的截断或删除聪明多了。【3】几点思考一个启示是：上下文工程的核心可能不是"怎么塞更多信息"，而是"怎么让模型高效获取需要的信息"。随着模型能力提升，把主动权交给模型是一个趋势。另一个启示是简单抽象的力量。在技术领域，我们经常迷恋复杂精巧的设计。但文件这个例子提醒我们：那些经过时间检验的简单抽象，往往比看起来高级的新发明更耐用。模型够聪明的时候，少塞点东西、让它自己找，可能比硬塞一堆效果更好。有时候，less is more。

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119. 这是个好问题：> 随着基础模型继续进化，Skills 是否会逐渐被更强的自主规划取代？作为创业者现在去布局 Skills，究竟是短期红利还是长期壁垒？我的看法是：Skills 是短期红利，也是长期壁垒——但壁垒不在 Skills 本身。让我用 AI 发展的三个阶段来解释这个判断。第一阶段：AI Chatbot + Prompt回归第一性原理：AI 也好，Agent 也好，能解决问题才有价值。最早的 AI Chatbot 加上好的 Prompt，已经能解决很多「生成类」问题——回答问题、情感陪伴、翻译、写作、摘要。那时候 Prompt 就是短期红利。你会写出好的 Prompt，就能得到好的结果。我那时候花了大量时间研究 Prompt 工程，确实吃到了红利——很多网友就是那时候认识我的。但要说长期壁垒？没有。现在让 AI 辅助写 Prompt 已经不是什么难事了。不过，AI Chatbot + Prompt 只能解决生成问题，不能使用工具，不能与外部世界交互。第二阶段：AI Agent + 上下文工程然后是 AI Agent 的出现。Agent 能规划、能调用工具，解决了「与环境交互」和「完成特定目标」的问题。这时候上下文工程（Context Engineering）就是短期红利。你知道怎么组织 Agent 需要的上下文，怎么在有限的上下文窗口里塞进足够的信息，那就是核心竞争力。但同样没有长期壁垒。很快模型越来越强，上下文窗口越来越大，上下文工程的最佳实践也逐渐系统化——比如借助文件系统压缩上下文、利用渐进式披露（Progressive Disclosure）解决工具描述占用太多 token 的问题。这些方法现在大家都知道了。第三阶段：Agent + Skills现在是 Agent + Skills 的阶段。Skills 解决的问题是：把特定工作流、特定领域的能力打包成可复用的「技能包」，让 Agent 之上可以长出丰富的应用生态。那些日常工作中琐碎但重复的任务，借助 Skill 的 Prompt 能力和工具能力，可以被高度自动化，带来巨大的效率提升。投资 Skills 是短期红利。 Skills 作为一种具体形式，可能会被更强的模型能力取代——也许未来模型足够强，不再需要人类预先打包好的「技能包」，它自己就能规划出最优路径。但问题来了：谁最能抓住这波短期红利？不是吹 Skills 的自媒体，而是真正懂 Prompt、懂上下文工程的人和团队。他们能借助之前积累的经验，快速做出真正解决问题的 Skills。投资的是能力，不是形式Skills 本身不会成为长期壁垒，但你在 Skills 上投入的学习和实践，会成为你的长期壁垒。这就像当年投资 Prompt 工程的人，后来更容易理解上下文工程；投资上下文工程的人，现在更容易做出好的 Skills。每一波技术浪潮的「短期红利」，都是下一波浪潮的入场券。所以我的建议是：不要纠结 Skills 会不会被取代，而是问自己：通过做 Skills，我能去解决什么问题？积累什么能力？这些能力在下一波浪潮里还有没有用？如果答案是肯定的，那就值得投入。

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153. AI开发者必读：上下文工程如何提升智能体效率

154. Anthropic：面向人工智能代理的高效上下文工程

155. RAG 技术 2025 展望：从检索生成到 Agentic RAG 的系统演进

156. 清华最新力作：Interact-RAG

157. 总结之RAG的2025年：基建成熟、技术收敛到干在场景

158. 冷静祛魅与场景深耕：RAG 技术 2025 复盘与 2026 前行方向

159. 深扒了 Manus 1.5 的上下文工程 (Context E

160. RAG 技术与 SFT 大模型微调的对比

161. AI笔记day21: RAG过程简述（产品面试版）

162. 两分钟弄清楚 RAG（知识库）与模型微调的区别

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