2025年顶级智能体Agent设计核心是上下文管理，通过文件系统、Bash工具、子智能体等架构解决长任务与上下文腐烂问题。
2025年尾声，科技圈炸出两颗重磅炸弹：Meta以超20亿美元天价收购Manus，而Anthropic旗下的Claude Code代理业务年化收入突破10亿美元大关。这不只是资本的狂欢，更是智能体（Agent）技术真正走向实用化的里程碑。
过去一年，我们见证了从“会聊天的大模型”向“能干活的数字员工”的跃迁——而这一切的核心密码，竟藏在一个看似复古的理念里：“给AI一个Linux”。别笑！这不是科幻设定，而是当下最前沿、最有效的智能体架构哲学。
今天，我们就来深扒那些顶级AI代理背后的设计逻辑，看看为什么Unix那套老掉牙的文件系统、Shell命令行，反而成了2026年AI革命的基石。
上下文是稀缺资源，不是垃圾桶
很多人以为，只要把更多资料塞进大模型的上下文窗口，它就能变得更聪明。错！大错特错！上下文根本不是无限容量的硬盘，而是一块极其珍贵的“注意力预算”。就像人类大脑的工作记忆只能同时处理7±2个信息块一样，大语言模型也有自己的“认知带宽”。每多一个token，就多一分干扰，多一分混乱。
研究机构METR的评估报告指出，智能体能完成的任务长度每7个月翻一倍，但与此同时，“上下文腐烂”（Context Rot）问题也日益严重——信息越堆越多，模型反而越干越差。Chroma团队和Anthropic都反复强调：上下文必须被当作一种边际收益递减的有限资源来精打细算。
著名AI布道者卡帕西Karpathy一针见血地提出：“上下文工程，就是一门在窗口里只塞入‘下一步最需要的信息’的艺术与科学。”
所以，真正的高手从不堆料，而是精准投喂。
给AI配一台“虚拟电脑”，让它自己动手丰衣足食
既然不能把所有东西都塞进上下文，那怎么办？答案是：别塞了！给AI一个操作系统！让AI像程序员一样，自己去文件系统里找资料，用Shell命令处理数据，写脚本、跑程序、调工具。
这就是2025年最成功的智能体共通的秘密。
Anthropic的Claude Code代理之所以爆火，正是因为它不再是一个飘在云端的聊天机器人，而是“住在你电脑里的AI同事”：它能直接读写你的项目文件，用grep搜索日志，用jq解析JSON，甚至自己写Python脚本来自动化任务。
而被Meta重金收购的Manus，则构建了一整套虚拟计算机环境，让AI在沙箱里自由操作。
Vercel团队最近开源的bash-tool工具包，正是这一理念的完美体现——它允许智能体通过类似Bash的命令，在内存或隔离虚拟机中操作文件系统，只把最关键的结果返回给模型，极大节省了宝贵的上下文空间。
javascript
import { createBashTool } from "bash-tool";
const { tools } = await createBashTool({
files: { "src/index.ts": "export const hello = 'world';" },
});
const agent = new ToolLoopAgent({ model, tools });
看这段代码！你只需预加载项目文件，AI就能像真人开发者一样，在虚拟文件系统里“cd src”、“cat index.ts”、“grep ‘hello’”，而无需把整个代码库塞进提示词。这才是真正的“上下文本地化”——让海量信息留在磁盘上，只取所需，随用随取。
工具太多反成累赘？用“分层动作空间”化繁为简
你可能会想：那我给AI装几百个工具，岂不是无所不能？
天真！工具定义本身就要占用大量上下文。比如GitHub的MCP（模型上下文协议）服务器有35个工具，光描述就占了2.6万个token！工具一多，模型反而眼花缭乱，搞不清该用哪个。
现实是，顶级智能体用的工具少得惊人：
Claude Code团队透露，他们核心工具只有十几个；
Manus也不到20个。
秘诀在于“分层动作空间”——把复杂的操作下沉到“电脑”这一层。AI不需要知道“如何压缩图片”或“如何部署服务”，它只需要掌握几个原子级工具，比如“bash”、“readFile”、“writeFile”。剩下的，交给Shell去解决！
想压缩图片？AI只需生成一行“convert input.jpg -resize 50% output.jpg”命令，交给bash-tool执行即可。
这样，有限的工具集就能组合出无限的能力，既避免了上下文爆炸，又保持了灵活性。
渐进式披露：好钢用在刀刃上
另一个神操作叫“渐进式披露”（Progressive Disclosure）。别一上来就把所有工具说明书全扔给AI，那等于让它背字典干活。
聪明的做法是：先告诉AI有哪些大类能力可用，等它真要用某个具体工具时，再动态加载详细说明。
比如Manus会在初始指令里列个清单：“你可以使用以下命令：git, docker, python, jq...”，当AI决定用jq时，它会自动执行“jq --help”来获取用法。
Cursor智能体更绝——它把所有MCP工具的描述文件同步到一个专用文件夹，AI只需记住“有个tools/目录”，需要时再用readFile读取具体文档。
Anthropic提出的“Skills标准”也是同理：每个技能是一个文件夹，里面有个SKILL.md，AI先看YAML元数据决定是否深入，避免信息过载。这就像老练的工程师，不会死记所有API，而是知道“查什么文档、怎么查”。
把上下文“卸载”到文件系统，对抗遗忘与膨胀
长期运行的智能体面临一个致命问题：对话历史越来越长，上下文窗口撑爆，关键信息反而被冲淡。
怎么办？答案还是——用文件系统！
Manus的做法是：
把旧的工具调用结果写入文件，并在信息价值衰减时自动摘要归档。
Cursor智能体则把整个任务轨迹（包括思考过程、中间产物）都存到磁盘，需要时再读回上下文。这招妙在哪？它解决了传统“上下文压缩”的痛点——人工摘要容易丢失细节，而原始数据完整保留在文件里，随时可查。
更绝的是，有些智能体会把任务计划写进plan.md，每隔几步就读一遍，确保自己没跑偏。
这相当于给AI装了个“外挂大脑”，主脑（上下文）专注当前步骤，长期记忆和全局规划交给文件系统，分工明确，效率翻倍。
缓存不是可选项，是成本生死线
你以为智能体的成本只跟模型调用次数有关？大错！没有高效的提示缓存（Prompt Caching），长期任务根本玩不转。
Manus团队直言：“缓存命中率是生产级智能体最重要的指标！” 为什么？因为每次重新发送冗长的上下文前缀，都是真金白银的浪费。一个高单价但支持缓存的模型，实际成本可能远低于便宜但无缓存的模型。
Claude Code团队也承认，若非缓存技术，他们的编码代理早就因成本过高而夭折。缓存的本质，是让模型“记住”已经处理过的上下文前缀，后续只需追加新内容。
这要求智能体架构必须支持上下文的增量更新和高效复用，而不是简单地线性拼接聊天记录。未来的智能体框架，缓存能力将是标配，而非加分项。
用“子智能体”实现上下文隔离与并行作战
单打独斗总有极限。面对超复杂任务，顶级智能体纷纷祭出“分身术”——派生出多个子智能体，各自拥有独立的上下文、工具集和目标。
这招在代码审查场景尤其有效：
Claude Code会让不同子智能体并行检查安全漏洞、性能瓶颈、风格规范等问题，互不干扰，最后汇总结果。这种“Map-Reduce”模式极大提升了效率。而对于超长任务，社区甚至发明了“拉尔夫循环”（Ralph Loop）：一个主智能体制定计划，写入plan.txt；多个子智能体轮番上阵，每人只负责计划中的一小步，完成后更新进度文件；主智能体定期检查，确保整体方向正确。进展通过Git历史同步，彻底摆脱了单上下文窗口的束缚。
这就像项目经理+多个专项小组的协作模式，专业又高效。
让智能体“进化”：从经验中学习，持续升级
最激动人心的方向，是让智能体具备“持续学习”能力。不是重新训练模型，而是在上下文层面不断进化。
方法很简单：记录每次任务的完整轨迹（Trajectory），事后复盘，提炼成功经验和失败教训，然后更新到智能体的“记忆库”或“技能库”中。
有人把Claude Code的会话日志整理成“AI日记”，定期反思，生成新的行为准则，写入CLAUDE.md。Anthropic的“技能标准”也支持这种模式：智能体可以把新学会的操作流程保存为新的SKILL.md文件，下次遇到类似任务直接调用。这就形成了一个正向循环：干得越多，学得越快，能力越强。未来的智能体，将不再是静态的工具，而是会成长的数字生命体。
让模型自己学会管理上下文
尽管上述技巧已非常强大，但终极解法或许更激进：别让人操心上下文管理了，让模型自己学会！这就是“递归语言模型”（Recursive Language Model, RLM）的研究方向。
与其手动压缩、分割、缓存上下文，不如训练模型具备自主的“上下文折叠”能力——它能动态判断哪些信息该保留、哪些该摘要、哪些该存盘，并递归地优化自己的认知结构。Prime Intellect实验室的初步实验表明，RLM能在超长任务中自动防止上下文腐烂，大幅降低计算成本。
想象一下：你的AI不仅能干活，还能在“睡觉时”（离线状态）自动复盘当天工作，整理笔记，优化明天的策略。这不就是人类专家的工作方式吗？2026年，上下文管理或将从“人工脚手架”走向“模型内生能力”，开启智能体新纪元。
多智能体协同：从单兵作战到蜂群智能
随着任务规模扩大，单个智能体终将力不从心。未来属于“智能体蜂群”——数十甚至上百个AI协同工作。但挑战巨大：如何共享上下文？如何避免冲突？目前的方案很巧妙：用Git作为中央协调器。
Steve Yegge主导的“煤气镇”（Gas Town）项目就采用此架构：一个“市长”智能体掌握全局上下文，负责分配任务；众多“工人”智能体在各自分支上并行开发，通过Pull Request合并成果。“市长”能随时查看任何分支的进展，确保整体一致性。
这种基于版本控制的协作模式，天然解决了并发冲突和状态同步问题，堪称多智能体系统的典范。可以预见，未来的复杂软件开发、科研探索甚至城市管理，都将由这样的AI蜂群驱动。
总结：回归Unix本质，拥抱AI新范式
回望2025，最成功的智能体设计无不指向一个朴素真理：不要试图对抗大模型的局限，而要为其构建合适的“数字生存环境”。文件系统、Shell、进程、命令行——这些Unix世界的古老基石，恰恰是AI最熟悉、最高效的操作界面。
通过将动作下沉到“电脑Linux”层、用文件系统管理上下文、以子智能体实现隔离与并行、借缓存和进化机制降低成本提升能力，我们正在构建真正可靠、可扩展、能长期运行的数字员工。2026年，随着递归语言模型和多智能体协同的成熟，这场由“给AI一个Linux电脑”掀起的革命，必将重塑整个软件工业乃至知识工作的面貌。你，准备好迎接你的AI同事了吗？