核心观点超级简单，就是一句话：做AI代理开发的时候，搞什么花里胡哨的预加载、预配置都是浮云，真正的王道是"即时上下文"（just in time context）。
就像你去便利店买东西，货架上摆满了各种商品，但你不会一次性把所有东西都搬回家，而是需要什么就拿什么。
这位老哥发现，不管是提示词（Prompts）、技能（Skills）、MCP协议，还是CLAUDE.md这种配置文件，统统都遵循这个"即时加载"的规律。
模型只有在真正需要某个功能的时候，才把相关上下文塞进去，这样既能省token，又能保持精准度。
这位老哥激动得像是发现了新大陆，急着想知道还有谁在研究这个方向，还有哪些角落没被探索到，因为他觉得这就是把"垃圾代码生成器"变成"生产级神器"的关键密码。
即时上下文就是AI代理开发的终极奥义
我现在跟AI代理打交道的时间越长，就越发现一个真理，这个真理简单到让人想拍大腿，那就是"即时上下文"这四个字简直就是万能钥匙，几乎能打开当前AI代理技术栈里的所有大门。
你想想啊，以前我们写程序的时候，总喜欢一上来就把所有可能用到的东西都加载进内存，生怕后面找不到，结果呢？内存爆了，速度慢了，系统卡成PPT。现在这位老哥的顿悟就是：别这么干！要用什么拿什么，什么时候用什么时候拿，这才是聪明的玩法。
这个发现适用于目前AI代理技术栈里的几乎所有组件，每一个都在印证这个"即时上下文"的真理。就像你去吃火锅，你不会一开始就把菜单上所有菜都点一遍，而是吃到哪一步，觉得需要什么配料了，再叫服务员加，这样既新鲜又不浪费。AI代理的工作方式也应该这样，按需索取，精准投喂。
提示词的艺术在于精准投放而非狂轰滥炸
先说说提示词（Prompts）这块，很多人以为写好一个提示词就是写篇小作文，把背景、要求、例子一股脑全塞进去，恨不得把毕生所学都教给AI。
但这位老哥的经验告诉我们，真正高明的做法是用的时候才拿出来，根据当下的具体需求来引导模型行为。你想要AI帮你写代码？那就只在写代码的那个瞬间，把代码相关的提示词喂给它。你想要AI帮你改bug？那就只在debug的时候，把调试相关的指令塞进去。
这种"即时提示"的策略，就像是给AI戴上了精准制导的眼镜，而不是让它在信息的海洋里瞎扑腾。你指导模型做事的方式，本质上就是通过这些恰到好处的提示来实现的。在需要的时刻，用正确的方式prompt它，它就能产出你想要的结果。
这种精准打击的感觉，比那种"我先把所有可能的提示词模板都存好，到时候一个个试"的做法，效率高出十条街。
技能调用的本质就是包装好的即时提示
再说说技能（Skills）这个概念，很多框架都在搞这个，什么技能库、技能商店，听起来很高大上。但这位老哥一针见血地指出：技能其实就是提示词的高级包装版！当你调用一个技能的时候，本质上就是在那个特定的时刻，触发了一组预先设计好的提示词组合。
技能被调用的时机，就是你真正需要它的时刻。你不需要在一开始就加载所有技能，那样只会把上下文窗口撑爆。
想象一下，你请了一个万能管家，但你不会一次性让他学会所有家务技能，而是今天需要做饭的时候让他学做饭，明天需要修水管的时候让他学修水管。这种"即时技能加载"的模式，让AI代理保持轻盈的同时，又能随时获得专业能力。
这种设计思路彻底改变了我们对AI能力的组织方式。不再是"我有什么技能"，而是"我现在需要什么技能"。这种从"拥有导向"到"需求导向"的转变，正是即时上下文哲学的核心体现。
MCP协议的动态发现机制是技术突破
说到MCP（Model Context Protocol），这可是Claude Code最近搞出来的大杀器。现在的Claude Code支持动态MCP发现，这是什么意思呢？就是说模型不再需要预先知道所有可用的MCP服务，而是在实际运行过程中，根据当前的任务需求，动态地去发现、连接、使用相应的MCP工具。
这简直就是即时上下文理念在协议层面的完美落地！以前你要用某个工具，得先在配置文件里写好，启动的时候加载好，整个过程繁琐得要命。现在好了，模型像个聪明的孩子，需要用什么玩具的时候，自己就能在玩具箱里找到，根本不需要大人提前把所有玩具都摆出来。
这种动态发现机制，让AI代理的扩展性得到了质的飞跃。你不再需要担心"我有没有装这个插件"、"那个工具版本对不对"这些问题，模型会在需要的瞬间，自动搞定一切。这种"随用随取"的爽快感，就是生产级AI应用该有的样子。
配置文件的分层加载是工程智慧的体现
还有CLAUDE.md、AGENTS.md这些配置文件，很多人可能觉得这就是些静态的说明文档，放在那里供人查阅的。但这位老哥发现了其中的玄机：当模型导航进入子目录（一种Context）的时候，这些文件的内容会被自动加载到上下文中，而且是在真正需要的时候才加载！
这就像是俄罗斯套娃，你打开大娃娃，里面有个中娃娃，再打开中娃娃，里面有个小娃娃。每一层只在被"打开"的那个瞬间，才把自己的内容展示出来。你不需要在一开始就加载整个项目的所有文档，那样上下文窗口早就炸了。模型进入哪个目录，就加载哪个目录的配置，这种分层、分区、分时的加载策略，简直是工程上的艺术品。
这种设计让大型项目的AI辅助成为可能。想象一下，一个有着几百个子目录的大型代码库，如果一开始就加载所有CLAUDE.md，那上下文窗口根本不够用。但通过即时加载，模型每次只需要处理当前工作目录的相关配置，既保证了信息的完整性，又避免了信息过载。
即时上下文是区分玩具和产品的分水岭
这个模式在各个角落都在重复上演，就像是一首单曲循环的好歌，越听越有味道。即时上下文就是那个能把 coding agent 从"垃圾生成器"（slop）变成"生产级神器"的关键转折点。没有即时上下文的AI代理，就像是个只会背台词的演员，不管场景怎么变，它都只会那一套。而有了即时上下文，AI代理就变成了真正的智能体，能够根据当下的具体情况，灵活地调配资源、调用能力、做出决策。
这位老哥观察到，目前所有的AI代理框架和工具（也就是他说的"harnesses"），优化的方向都在朝着即时上下文这个点靠拢。大家都在想办法让上下文加载更智能、更精准、更及时。这不是巧合，这是技术演进的必然趋势。就像智能手机从功能机进化过来，核心就是"你需要什么功能，就在需要的时候给你什么功能"，而不是像老式手机那样，所有功能按钮都堆在键盘上。
这个发现值得被更多人关注和深挖
这位老哥现在满脑子都是这个问题：到底还有谁在研究这个方向？还有哪些角落是我没考虑到的？他迫切地想要推动这个想法，因为在优化"元框架"（meta-harness）的过程中，所有关于即时上下文的优化都给他带来了实打实的收益。这种收益不是那种"看起来很美"的理论收益，而是真真切切的性能提升、成本降低、体验改善。
他像是在一片新大陆上探险的航海家，已经发现了金矿的踪迹，现在急切地想知道这片大陆上还有没有其他矿藏，还有没有其他探险家也在找这些矿藏。这种对技术本质的洞察，这种对优化方向的执着，正是推动技术进步的源动力。即时上下文不仅仅是一个技术细节，它是AI代理架构设计的第一性原理，理解了这一点，就理解了AI代理的过去、现在和未来。
即时上下文的深层哲学思考
如果我们再往深处想一层，即时上下文其实反映了一个更底层的哲学：延迟加载（Lazy Loading）和按需计算（On-demand Computing）。这不是AI领域独有的概念，在软件工程里早就有了，但在AI代理这个新兴领域，它的重要性被放大了十倍、百倍。
因为AI模型的上下文窗口是有限的，而且每次加载上下文都是要消耗token、消耗算力、消耗时间的。在资源受限的情况下，"精准投放"比"大水漫灌"重要得多。这就像是你去打仗，弹药是有限的，你不能一上来就把所有炮弹都打光，而是要根据战场形势，在关键的时刻、关键的位置，打出关键的炮弹。
即时上下文就是这种"关键炮弹"的调度系统。它让AI代理在有限的资源下，发挥出最大的战斗力。这种资源优化意识，是区分业余玩家和专业选手的重要标志。这位老哥显然已经摸到了专业选手的门槛，他现在想的是怎么把这个门槛变成通途，让更多的人能够跨过来。
还有哪些领域可以应用这个思路
顺着这位老哥的思路往下想，还有哪些地方可以用到即时上下文的理念呢？比如说记忆管理，AI代理的长期记忆是不是也可以按需加载？不需要把所有的记忆都塞进短期上下文，而是根据当前任务，从长期记忆里检索相关的部分。再比如说工具使用，除了MCP这种动态发现，是不是还可以有动态组合？根据任务需求，把多个小工具组合成一个大工具，用完就拆。
还有知识库查询，不需要预加载所有知识，而是根据对话的走向，实时检索相关的知识片段。甚至是模型本身的调用，也许未来会有"即时模型切换"的机制，根据任务的复杂度，动态选择用轻量级模型还是重量级模型。这些方向都值得探索，都可能成为下一个优化的突破口。
对AI代理开发者的启示
对于正在开发AI代理的同学们来说，这位老哥的分享简直就是一份避坑指南。不要试图在一开始就构建一个"全能型"的AI，那是死路一条。相反，要构建一个"学习型"的AI，它知道在什么时候去学习什么，在什么时候调用什么，在什么时候遗忘什么。
这种设计理念会深刻地影响你的架构选择。你会更倾向于使用模块化的设计，更倾向于使用动态加载的机制，更倾向于设计清晰的分层和边界。你的AI代理会变得更轻、更快、更灵活，就像一只猎豹，而不是一头笨重的大象。
而且，这种设计思路还能帮你省钱！因为token消耗少了，API调用次数少了，算力需求也少了。在商业化的场景下，这意味着更低的成本和更高的利润率。技术优化和商业利益在这个点上完美地统一了。
技术演进方向
即时上下文这个理念很可能会成为AI代理开发的标准范式。就像RESTful API成为Web开发的标准一样，"Just-in-Time Context"可能会成为AI代理开发的最佳实践。各大框架、平台、工具都会围绕着这个理念进行优化和创新。
拉尔夫Ralph循环就是一个简单粗暴的动态即时上下文加载机制，轮询时相当于清除上次对话上下文，开启新上下文。
本文将提示词、技能调用到MCP动态发现都归结于上下文工程，而且提出动态即时上下文，类似有状态的服务，依赖HttpSession一样，只加载存储与当前会话有关的数据状态，而不是将数据库中所有该用户资料状态都加载上来，这里也涉及到DDD上下文的一个界定。