NN/g 研究：Agentic AI 系统为何长成新的“大泥球”

NN/g 对一批用 AI 搭建 agentic 系统的非工程背景用户做了研究，发现系统会沿“一次性代码、零散扩张、维持可用、扫到地毯下、重建”五个模式逐步变成难以维护的“大泥球”。作者建议把上下文库拆成全局、局部、环境三类分别维护，改系统时明确指名改哪一类，并定期审计全局上下文。判断是否该重建的简单标准是，想改系统时是否还知道该改上下文库里的哪一部分。