上下文焦虑：AI 智能体如何因感知到的上下文窗口而“恐慌”
文章结合 Cognition 为 Claude Sonnet 4.5 重建 Devin 的经验与 Anthropic 的上下文工程研究，描述了“上下文焦虑”：模型在自认为上下文窗口将耗尽时就会走捷径、留下未完成的任务，即使实际仍有余量。文章认为生产系统需要显式的压缩策略、token 高效的工具设计与渐进式披露，并引用 Cognition 的做法——开启 100 万 token 窗口但把实际使用上限设为 20 万 token。这之所以重要，是因为随着智能体承担更长的任务，管理被感知到的上下文可能与写出更好的提示词同样关键。
报道来源
- Hacker News (AI)2026-11-02 10:54