作者分享了一个朴素的 AI Agent 实践，强调通过拆分大任务、管理上下文和循环验证来避免旧信息残留影响新任务。
📝 详细摘要
这条推文是对作者之前关于 AI 工具（如 Codex）上下文自动压缩问题的经验分享。作者提出了一个具体的实践方法：避免让 AI Agent 在一个会话中耗尽上下文导致自动压缩，因为旧信息残留会影响新任务。核心建议是将大任务拆分成多个小计划，明确每个小计划的验收标准，并在每个小计划完成后将所需功能写入 Agents.md 文档。循环完成所有子任务后，再进行一次全量端到端测试，以检查回归和新出现的 bug。这是一种基于实践总结的工程化 AI Agent 使用策略。
📊 文章信息
AI 初评：82
来源：Viking(@vikingmute)
作者：Viking
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：1 分钟
字数：198
标签： AI Agent, 上下文管理, 工程实践, 任务拆分, Codex