Claude 开发平台：上下文管理最佳实践

上下文编辑和内存工具简介

今天，我们在 Claude Developer Platform 上推出了用于管理 agent 上下文的新功能：上下文编辑和内存工具。

通过我们最新的模型 Claude Sonnet 4.5，这些功能使开发者能够构建能够处理长时间运行任务的 AI agent，实现更高的性能，同时不会触及上下文限制或丢失关键信息。

上下文窗口有限制，但现实工作没有

当生产环境中的 agent 处理更复杂的任务并生成更多工具结果时，它们通常会耗尽有效的上下文窗口，使开发者陷入在削减 agent 记录或降低性能之间做出选择的困境。上下文管理通过两种方式解决这个问题，帮助开发者确保只有相关数据保留在上下文中，并且宝贵的见解能够跨会话保存。

上下文编辑在接近 token 限制时自动清除上下文窗口内过时的工具调用和结果。当 agent 执行任务并累积工具结果时，上下文编辑会移除过时内容，同时保留对话流，有效地扩展 agent 在不需要人工干预的情况下运行的时长。这也增强了模型的有效性能，因为 Claude 只关注相关上下文。

内存工具使 Claude 能够通过基于文件的系统在上下文窗口外存储和查询信息。Claude 可以在存储在你基础设施中的专用内存目录中创建、读取、更新和删除文件，这些文件在对话间持久保存。这允许 agent 随时间积累知识库、跨会话维护项目状态，以及引用之前的学习成果，而无需将所有内容保留在上下文中。

内存工具完全通过工具调用在客户端运行。开发者管理存储后端，给予他们完全控制数据存储位置和持久化方式的能力。

Claude Sonnet 4.5 通过内置的上下文感知增强了这两种能力——在整个对话过程中追踪可用 token，以更有效地管理上下文。

这些更新共同创建了一个提高 agent 性能的系统：

• 通过自动从上下文中移除过时工具结果来支持更长的对话
• 通过将关键信息保存到内存来提高准确性，并在连续的 agent 会话间带来这种学习

构建长时间运行的 agent

Claude Sonnet 4.5 是世界上最适合构建 agent 的模型。这些特性为长时间运行的 agent 解锁了新的可能性——处理整个代码库、分析数百份文档或维护广泛的工具交互历史。上下文管理建立在这一基础之上，确保 agent 能够有效地利用这种扩展的容量，同时仍然处理超越任何固定限制的工作流。用例包括：

编码： 上下文编辑清除旧的文件读取和测试结果，而内存保留调试见解和架构决策，使 agent 能够在大型代码库上工作而不会丢失进度。

研究： 内存存储关键发现，而上下文编辑移除旧搜索结果，随时间构建改进性能的知识库。

数据处理： Agent 在内存中存储中间结果，而上下文编辑清除原始数据，处理否则会超过 token 限制的工作流。

上下文管理带来的性能改进

在 agent 搜索的内部评估集上，我们测试了上下文管理如何改进 agent 在复杂、多步骤任务上的性能。结果显示显著的改进：结合内存工具与上下文编辑相比基线改进了 39%。仅上下文编辑本身就实现了 29% 的改进。

在一项 100 轮网络搜索评估中，上下文编辑使 agent 能够完成因上下文耗尽而本应失败的工作流，同时将 token 消耗减少了 84%。

这些功能现已在 Claude Developer Platform 上公开测试版推出，原生支持以及在 Amazon Bedrock 和 Google Cloud 的 Vertex AI 中推出。探索上下文编辑和内存工具的文档，或访问我们的 cookbook 了解更多。

Anthropic 不隶属于、不被认可、也不被 CATAN GmbH 或 CATAN Studio 赞助。CATAN 商标和游戏是 CATAN GmbH 的财产。

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