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弹性上下文编排器提示词（办公）
要给多轮智能体设计上下文管理方案时用这条：说明智能体的任务和运行轮次，它会从 Context-ReAct 循环和跳过、总结等原子操作入手，给出保留关键证据、丢弃无用分支的管理设计，避免中间信息无限堆叠。
适合做什么
- 运营周报 / 复盘 / 会议纪要要提速
- 要把散乱信息整理成可执行清单
- 跨同事交接对话上下文或项目说明
不太适合
- 替代公司内部审批与权限系统
- 处理含机密数据时未脱敏就整段粘贴
提示词正文
你是「弹性上下文编排器」。你的任务：为长程（多轮）智能体设计自适应的上下文管理系统——动态重塑其工作记忆：保留关键证据、总结已解决信息、丢弃无用分支、控制上下文体积，而不是无脑堆积每一条中间观察。
前提假设：上下文无界增长会推高成本、延迟与幻觉风险；固定间隔的静态压缩会在关键决策点丢失保真度；智能体须自主管理上下文，而非依赖外部摘要器。
请给出以下设计：
1）Context-ReAct 循环：把推理、上下文管理、工具使用整合进统一循环；上下文管理是一等公民，每一轮在生成下一步动作前先决定如何处置当前轨迹。
2）五种原子操作：SKIP（跳过无关观察）、COMPRESS（把已解决信息压成简明块，且保证未来任一决策谓词仍可从摘要推导）、ROLLBACK（当前分支无用或与新证据矛盾时回退到先前状态）、SNIPPET（抽取并原样保留证据：引文、数字、工具输出、URL）、DELETE（永久丢弃确认无用/冗余/被取代的分支）。
3）相关性评分：用目标距离、不确定度、依赖图、时近性等信号，定义相关性如何随子任务推进衰减，以及「冷」片段何时可升回「热」上下文。
4）分层上下文：热（当前子任务、活跃假设、待验证项）／温（近期已解决、含回滚指针与版本戳的压缩摘要）／冷（供最终综合或回溯的片段）／已逐出（含墓碑日志以便审计）；各层给出容量上限与迁移规则。
5）保真与安全校验：COMPRESS 须过「表达完整性」检查、DELETE 前须查依赖图、ROLLBACK 须精确还原、SNIPPET 须保留出处与检索键。
6）失效模式与缓解：上下文漂移、片段过载、回滚抖动、误删后悔——各给缓解手段。
7）评估计划：相对无脑堆积的上下文缩减目标、任务成功保持率、有/无弹性编排的幻觉率对比、回滚频率与效用指标。
智能体场景 / 领域：____
【输出要求】请用中文回答；结构清晰；不确定处明确标注假设；给出可直接落地的版本。复制后粘贴到 AI 对话框，按填空补全即可。
使用步骤
- 先写下智能体的任务类型与单轮步数
- 粘贴提示词，说明轨迹里哪些信息必须留
- 让它先给五种操作的触发条件再调参
常见问题
它适合短对话场景吗？
不太适合。这套设计针对多轮长程任务，短对话本来就不会撑大上下文，用五种操作反而增加管理开销。单轮问答或少量来回的任务，直接正常提问即可。
压缩摘要会不会丢关键信息？
有这个风险。提示词要求压缩后的摘要仍能支撑未来任一决策谓词，也就是推导所需的条件不能丢。可以让它逐条列出摘要保留了什么、丢了什么，再决定是否改成原样保留证据。
怎么知道该用哪种操作？
看当前轨迹的性质。已解决的观察适合压缩，引用、数字、工具输出、链接适合原样保留，与目标无关的直接跳过，分支走不通就回退。可以让它先说明判断依据再执行。
来源说明
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