上下文工程现状：从长上下文到智能体驱动 harness 的失败模式与修复
dbreunig 在 AGNTCon 的演讲中梳理了上下文工程的演进，指出长上下文带来上下文投毒、分心、混淆和冲突四类失败模式，并给出六种修复手段。这些手段包括上下文增强、工具筛选、上下文隔离、裁剪、卸载和压缩，作者用 DSPy 演示约 16 行代码即可把四种修复装进 harness。
借鉴点
能拿走六种上下文修复手段的具体做法，包括工具筛选、子智能体隔离、按轮裁剪和先判相关性再压缩，落到软件工厂的 agent 编排上；代价是要自己写决策模型和 loadout 函数，还得留意 prompt 缓存。