06. Context Engineering

上下文工程（Context Engineering）不是为模型塞进更多资料，而是为当前任务保留可追溯、可验证、需要时可刷新的最小证据集合。

本章目标

完成本章后，读者能够：

• 区分运行时代码可访问的信息、模型实际看到的输入和跨轮保存的状态。
• 为一次任务写出上下文说明（Context Brief），说明资料的来源、用途、时效、预算、敏感性、排除理由和未知项。
• 在直接证据、历史摘要和大对象之间做出可审查的保留、指针化、排除或升级决定。
• 在上下文重复、来源过期、摘要与新观察冲突时，触发刷新而不是继续复用旧结论。
• 为纯内存的上下文包（Context Packet）建立确定性测试，而不把它误认为真实检索、缓存、安全或模型评估。

为什么要学

一个测试失败后，Agent 通常可以得到很多信息：完整仓库、历史对话、CI 日志、产品说明、以前的排查摘要和最新 diff。困难不在“找不到内容”，而在“哪些内容对这一次判断有用，哪些内容只会让判断变得模糊”。

把资料全部放进一次调用看起来最省事，却会产生三个工程问题。第一，读者和维护者无法区分“这份资料存在”与“它已经进入模型输入”；第二，旧摘要、重复历史和无出处断言会与当前证据并列，看似完整却难以审查；第三，当结论出错时，团队无法回答是哪条资料、哪个版本或哪次选择造成了偏差。

Anthropic 将 Context Engineering 描述为在推理时持续选择和维护进入有限上下文的信息，并讨论高信号资料与按需加载。REF-015 Gemini API 的长上下文文档也建议避免传递不需要的标记（token）。REF-018 这些是特定来源的工程观点或产品建议，不是“上下文越少越正确”的定律，也不保证成本、安全或结果质量。

本章只讨论当前调用前后的资料选择与记录。长期记忆如何保存留给第 7 章；工作流状态如何恢复留给第 10 和第 19 章；工具协议、知识库、权限与审计分别留给第 11、13、41 章。Context Packet 不是访问控制，也不替代对不可信输入的安全处理。

前置知识

• 已阅读第 5 章，能够区分项目规则、任务 Brief、上下文数据和输出契约。
• 已阅读第 4 章，理解候选输出、工具返回和独立验证是不同结论。
• 能阅读数组、对象、简单排序和测试断言；不要求使用任何特定 Agent SDK。
• 不要求已部署向量数据库、会话服务或缓存系统。

场景引入：一条失败测试不需要整个项目

教学项目中有一条测试失败。维护者把失败断言、相关 diff、三个月的 CI 日志、所有历史聊天记录和一份上周的故障摘要交给 Agent，并要求“找出原因”。其中有些资料确实可能有用，但它们的角色并不相同：失败断言是当前直接证据，项目规则约束可处理范围，历史摘要只是待复核的派生信息，大日志可能应先保留路径和过滤条件。

本章把这份准备工作称为 上下文说明（Context Brief）。它不是外部 API，也不是把文字换一种格式；它要求每一项候选资料能回答：

问题	为什么需要回答	答不出时的动作
它来自哪里，何时获得？	才能判断能否追溯与是否可能过期。	标为未知或阻塞，不把它当成直接证据。
它解决当前哪个问题？	才能区分直接证据与背景。	保留为候选或排除，不能因“也许有用”自动装入。
它为什么现在需要全文？	才能在预算内决定全文或引用。	记录按需加载条件。
它可能替代、重复或冲突谁？	才能避免旧摘要覆盖新观察。	触发刷新或请求人工裁决。
它包含什么敏感性或未知风险？	才能把边界交给后续安全、权限流程。	停止扩大输入，转交相关章节的控制。

这个场景是本书原创教学设计，不表示真实仓库、真实日志、模型调用或测试执行。成功标准只有一个：Harness 可以把资料选择和未决项变成可检查记录；它不证明模型已经找到根因。

核心概念

Context Engineering 不是“上下文越多越好”

资料有三个不同状态：它可能存在于仓库或服务中；运行时代码可能有权访问它；它也可能被显式投影到某次模型输入。这三个状态不能混为一谈。一个巨大日志文件存在，不代表这次调用需要它；一个本地对象可被函数读取，也不代表它的全部内容已经发送给模型。

本书把“最小”理解为：在已声明的任务、验证对象和停止条件下，保留足以开始下一步判断的约束与直接证据，同时把不能立刻装入的资料保留为可解析引用和加载条件。它不是追求最短 Prompt，也不是删除不方便的反例。缺少关键证据时，正确动作是记录未知或停止，而不是用更短的上下文掩盖空白。

本地 context 与模型 context：能访问不等于已经看见

OpenAI Agents SDK 的文档区分本地代码可用的 context 和 LLM context，并说明前者不会自动发送给模型。REF-016 同一文档列出 instructions、input、函数工具、retrieval 和 web search 等向模型提供信息的方式。REF-016 这是该 SDK 的概念与接口语境，不是所有框架的统一行为。

为避免把这一产品例子误写成通用协议，本书使用一个更窄的三面检查：

面	要问的问题	第 6 章的工程动作	不能证明什么
可访问面	Harness 或工具目前能读取什么？	记录候选资料与它的来源。	信息已经被模型看到。
模型输入面	这次调用实际投影了哪些资料？	生成 Context Packet 与按需引用。	模型理解、遵守或相信这些资料。
持久状态面	哪些资料会在下一轮继续存在？	标明权威来源、摘要范围与刷新条件。	已经实现长期记忆或安全恢复。

例如，数据库连接对象可以留在本地可访问面；当前失败断言可以进入模型输入面；上次排查的摘要可以位于持久状态面。这个划分帮助团队讨论责任，但不能自行完成数据最小化、秘密处理或权限隔离。

上下文说明（Context Brief）：把匿名文本改造成证据条目

本书建议在调用前用一份 Context Brief 描述候选资料，而不是直接把字符串拼接成输入。每条证据至少携带来源、对象、捕获时间、当前用途、相关性、敏感性、大小、是否可验证，以及为什么现在需要它。Context Brief 还应列出任务锚点、预算、排除理由、刷新触发器和未知项。

下表是本书的资料类别和优先级约定，并非厂商消息格式：

类别	当前作用	常见例子	预算不足时的默认动作
约束	限定当前任务允许范围与停止条件。	项目规则、任务 Brief、验证对象。	只有在来源不明或相互冲突时停止、澄清或升级。
直接证据	支持当前问题的可观察材料。	失败断言、相关 diff、最新验证输出。	优先保留；过期或缺少来源时请求刷新。
历史摘要	解释之前做过什么、覆盖到哪里。	上次排查结论、交接摘要。	保留来源和覆盖范围；不能覆盖新证据。
可按需引用	可以定位但暂不需要全文的资料。	大日志路径、查询名、文档段落标识。	指针化并记录加载条件。
背景材料	为理解提供上下文，但不直接决定当前动作。	架构介绍、无关模块说明。	排除并记录理由，或在任务扩展时重新评估。

“相关”必须被写成针对当前任务的理由，而不是一个模糊标签。若一条资料不能说明它要支撑的判断、何时失效、为什么不由另一条资料代替，它应继续停留在候选区。

上下文预算：为证据和未知项留出位置

预算不是“剩余 token 的百分比公式”。在本章中，它是一种显式取舍：稳定约束和任务锚点优先，当前直接证据其次，历史摘要必须附带范围和来源，大对象转为按需引用，重复或过期资料则被排除并记录原因。Gemini 的长上下文资料对不需要 token 的建议只能作为这个设计的背景，不能推导出通用数值或删减算法。REF-018

当预算超限时，团队有五种不同动作：

1. 保留： 当前约束或直接证据在这次判断中不可替代。
2. 摘要： 只在能保留来源、覆盖范围和未知项时使用；摘要不是新的事实来源。
3. 指针化： 保存路径、查询或段落标识及加载条件，等待真正需要时再读取。
4. 排除： 记录它为何无关、重复、过期或无法定位。
5. 升级： 缺少关键来源、资料相互冲突或敏感性超出当前工作范围时停止并请求裁决。

这种顺序确保“删掉什么”本身也是可审查结论。静默截断一个测试失败的关键片段，通常比保留一条明确的“未知项”更危险。

预先装入与按需加载：给出入口，而不是预装整个世界

预先装入适合稳定、短小、与当前任务直接相关的约束和证据。按需加载适合巨大日志、可解析文档引用或只有在某个假设成立时才需要的材料。Anthropic 的 Context Engineering 文章讨论了以标识符和工具按需载入资料的思路；OpenAI Agents SDK 文档列出工具、retrieval 和 web search 作为向模型提供信息的路径。REF-015 REF-016 这些来源并不保证工具会选择正确资料，也不说明预先检索或按需加载在所有任务上更优。

本书要求按需引用至少记录三项：可解析标识、加载条件和预期返回范围。比如“仅当失败断言指向认证模块时，读取 logs/auth-ci.txt 中匹配测试名的 20 行”；它不等于“把整份 CI 日志交给模型”。工具失败、资料过期或返回范围不符时，应保留未决项，不应用旧摘要补成结论。

跨轮状态：先指定一个权威承载方式

OpenAI Agents SDK 的运行文档列出由应用、SDK session、Conversation API 或 Responses API 管理跨轮状态的不同策略，并警告未刻意协调地混用客户端和服务端延续可能造成重复上下文。REF-017 这是该 SDK 的状态管理说明，不应被外推为其他系统的会话字段、恢复语义或通用记忆模型。

本书由此提出一个较小的工程建议：每段连续工作明确一个权威承载方式，并将“原始状态”“已投影给模型的 Context Packet”“派生摘要”分开记录。恢复时检查快照版本、已经投影的资料和重复风险；不知道当前权威来源时停止查证，而不是同时重传完整历史与另一条 continuation。

刷新、摘要与污染诊断：上下文也会过期

Context Packet 是一次任务的工作工件，不是永久真相。以下事件应触发重新选择：任务目标改变、来源到期、新观察与旧摘要冲突、验证失败、条目重复、预算超限或敏感性变化。刷新时，旧摘要不必被删除，但要标记覆盖范围、来源和失效原因，防止它以“历史结论”的身份悄悄覆盖新证据。

检索的切块（chunk）也需要保留语境。Anthropic 的 Contextual Retrieval 文章指出，chunk 可能脱离理解所需的原始背景。REF-019 本章只用这一点解释为何记录来源、对象和相邻语境；不采用其实现、指标或成本结论。

本书将下列情况登记为上下文污染风险，而不要求模型自行“忽略”：无出处断言、过期状态、重复摘要、与任务无关的历史、把数据伪装成规则、以及未标记的敏感材料。污染诊断只是可观察的风险登记，不是注入防护、隐私合规或权限控制。

架构图：Context Packet 的选择与刷新闭环

下图回答：候选资料怎样经过元数据检查、预算选择和刷新记录，才成为一次调用的模型可见输入？Mermaid 源文件位于 chapter-06-context-packet-flow.mmd。该源文件已于 2026-07-15 由 Mermaid CLI 11.16.0 导出并视觉检查 SVG 与 PNG；它只表达本书工程模型。

%% 第 6 章：为一次任务选择与刷新 Context Packet 的工程流程。
%% 本图只表达本书的工程模型，不表示任何供应商的上下文 API、检索质量、安全控制或自动完成行为。
flowchart TB
    Anchor[任务锚点<br/>目标、停止条件、验证对象] --> Candidates[候选资料<br/>规则、直接证据、历史、引用]
    Candidates --> Inspect[检查元数据<br/>来源、对象、时效、关联、敏感性]
    Inspect --> Usable{来源明确且<br/>与当前任务相关？}
    Usable -- 否或无法判断 --> Hold[排除、补证或人工升级]
    Usable -- 是 --> Budget{预算内且<br/>当前需要全文？}

    Budget -- 是 --> Packet[Context Packet<br/>任务锚点、约束、直接证据、未知项]
    Budget -- 否，但可定位 --> Pointer[按需引用<br/>路径、查询、加载条件]
    Budget -- 否，过期或重复 --> Exclude[记录排除理由]
    Pointer -. 满足加载条件后返回 .-> Inspect

    Packet --> Input[一次调用的模型可见输入<br/>不等于全部本地状态]
    Input --> Observe[观察输出与验证证据]
    Observe --> Refresh{任务变更、证据冲突、<br/>来源过期或预算超限？}
    Refresh -- 否 --> Record[记录包的范围、版本与未知项]
    Refresh -- 是 --> Rebuild[使摘要或条目失效<br/>记录刷新原因]
    Rebuild --> Candidates

    Hold -. 未决项与风险 .-> Record
    Exclude -. 排除记录 .-> Record

图示替代描述：任务锚点与候选资料进入元数据检查。来源不明或无关资料被排除、补证或升级；其余资料根据预算成为 Context Packet、按需引用或带理由的排除项。Packet 形成一次调用的模型可见输入，观察与验证证据决定是否刷新。记录节点保留范围、版本、未知项和未决风险；图中没有从检索、缓存或模型输入直接通向事实、安全或完成的箭头。

工作流程：为一次调用准备可审查上下文

1. 写任务锚点。 记录目标、停止条件和验证对象。输出是能判断“当前问题是什么”的最小任务定义；若目标或验证对象不明，先停止澄清。
2. 登记候选资料。 为每项资料记录来源、对象、时间、用途、大小和风险。输出是候选清单，而不是立即拼接的 Prompt。
3. 检查来源与时效。 缺少出处、来源过期或用途不明的条目进入未知项、刷新请求或排除记录。这里不能由“文本看起来合理”替代来源。
4. 选择并分配预算。 先放入约束和直接证据；对可定位的大对象保留引用与加载条件；对重复或无关内容记录排除理由。
5. 形成 Context Packet。 输出选中条目、指针、预算占用、未知项和刷新条件。此时它才是本次要投影到模型输入面的内容。
6. 观察并独立验证。 将输出、工具结果或人工检查得到的新证据与 Packet 的范围一起记录。输出不是完成声明，而是下一轮选择的输入。
7. 刷新或交接。 目标变化、证据冲突、来源到期或预算超限时，使相应摘要失效并重建 Packet；否则记录版本、覆盖范围和下一位可以继续处理的未知项。

最小示例：计划中的纯内存 Context Packet

本章的 buildContextPacket 只处理测试注入的 JavaScript 对象，不读真实仓库、文件、网络、模型、检索服务或缓存。它的抽象预算单位只用于测试选择规则，不对应真实 token 或费用。

const request = {
  taskAnchor: {
    goal: '定位单一测试失败',
    stopCondition: '缺少可追溯的直接证据时停止',
    verificationTarget: 'injected:test-name',
  },
  budgetUnits: 8,
  candidates: [
    {
      id: 'failure-output',
      kind: 'direct-evidence',
      source: 'injected:test-output',
      capturedAt: '2026-07-15',
      relevance: 'current',
      freshness: 'fresh',
      sizeUnits: 3,
      content: '断言失败摘要',
    },
  ],
};

输出会列出 selected、pointers、excluded、unknowns、refresh 和预算占用。它覆盖直接证据优先、过期条目排除、超预算指针化、缺少来源阻塞、冲突摘要刷新五条路径。2026-07-15 已实际运行 5 项 Node 内置测试与一条演示路径；演示输出 ready / assembled、一条直接证据和一条按需引用。完整接口、红灯/绿灯记录和无副作用边界见示例实现说明。

逐步增强：从透明选择开始，而不是立刻接入检索

1. 先记录资料身份。 用来源、用途、时效和任务关联把候选资料显式化。升级触发条件：团队无法解释某条结论用了哪些输入。
2. 再加入预算与指针。 让超预算条目变成带加载条件的引用，并记录排除理由。升级触发条件：日志、文档或历史开始超过人工可复核范围。
3. 再加入刷新事件。 当新证据推翻旧摘要时，保留冲突与失效理由。升级触发条件：任务跨轮、跨人交接，或旧结论多次误导当前工作。
4. 最后接入受控工具。 只有检索协议、权限、数据边界、验证器和人工升级已单独定义后，才让指针触发真实读取。升级触发条件：需要访问真实文件、网页、账户或生产数据。

这不是成熟度等级，也不要求短暂、只读、低风险任务维护复杂 Packet。只要任务存在多来源证据、跨轮摘要或外部副作用，选择理由就应随着风险增加而变得更明确。

完整工程案例：为失败测试构造最小上下文包

背景： 某个测试 auth.rejectsExpiredSession 失败。团队希望 Agent 先提出可验证的下一步，而不是从全部历史中猜测根因。

约束： 当前任务只允许分析测试名称、注入的失败断言、相关 diff 与现有项目规则；不能读取真实账户、生产日志或其他目录；缺少来源或超出范围时停止。目标不是自动修复，而是形成能交给验证步骤或人工审查的最小 Packet。

设计选择：

候选资料	分类	选择	理由	下一步
本次任务 Brief	约束	保留全文。	固定目标、停止条件与验证对象。	若范围改变，重建 Packet。
失败断言	直接证据	保留全文。	它是当前失败最直接的可观察输入。	若时间或来源不明，改为刷新请求。
相关 diff	直接证据	保留与测试相关的片段。	支持对当前变更提出假设。	片段范围不明时保留引用。
上周摘要	历史摘要	只保留来源、覆盖范围与未决项。	它解释过去尝试，不应盖过新断言。	与新证据冲突时标为失效。
全量 CI 日志	可按需引用	保存过滤条件与路径标识。	当前无法证明全文必要。	只有失败断言指向同一模块时加载。
无出处聊天摘录	未知项	阻塞或排除。	不能追溯其时间、对象或结论。	请求来源或删除。

运行路径： Harness 首先检查资料是否可追溯，再选择当前直接证据，随后将大日志变成引用。若历史摘要声称“会话已修复”，但新失败断言仍在，则 Packet 记录冲突并触发刷新，而不是把其中任意一句写成事实。下一步验证可以要求读取受限范围内的相关实现或运行指定测试；是否允许这些动作由工具协议和权限边界决定，不由本章自动授权。

结果边界： 这个案例没有执行测试、读取仓库或诊断真实认证逻辑。它只展示如何把“现在还不知道什么”保留在工程接口中。

实现说明：让选择结果可被复核

决策	本书选择	原因	替代方案与边界
资料必须带来源和捕获时间	缺少任一项时阻塞或标记未知。	防止无出处文本变成隐含证据。	有来源不代表内容正确或可公开使用。
直接证据优先于历史摘要	先保留当前失败断言和关联变更。	新观察更接近当前验证对象。	仍需验证，不能自动判定根因。
大对象使用指针	记录标识、条件和预期范围。	保留后续获取能力而不预装全文。	指针不是读取能力，也不是检索质量保证。
冲突要求刷新	保留双方来源和失效理由。	避免旧摘要悄悄覆盖新证据。	刷新不裁决事实，也不等于自动修复。
抽象预算可观察	返回已用单位与超限处理。	测试可以检查取舍而非字符串长度。	不能用于 token、价格或延迟估算。

测试与验证

层级	验证对象	命令或方法	成功标准	本章状态
来源	REF-015 至 REF-019 的限定陈述。	2026-07-15 重新读取官方页面，并记录到事实核验清单。	只使用清单允许的产品事实和来源观点。	已完成。
图源	Context Packet Mermaid 源码。	使用 Mermaid CLI 11.16.0 导出 SVG/PNG 并检查 PNG。	节点包含来源、时效、相关性、敏感性、预算、指针与刷新；没有事实、安全或完成捷径。	2026-07-15：已导出并完成视觉审查；见图示审查记录。
示例	纯内存 buildContextPacket。	npm run test:context-packet 与 npm run example:context-packet。	五条路径均符合本书纯函数契约。	2026-07-15：5 项 Node 内置测试和演示已实际运行；见示例实现说明。
文本	本章 Markdown、链接与状态工件。	npm run validate。	lint、链接、既有示例测试和状态检查通过。	2026-07-15：Final Review 实际执行；138 个 Markdown lint 为 0 错误，链接检查、6 套示例共 28 项 Node 测试与状态检查通过。

工程实践

• 让选择理由和资料正文一样可追溯。只记录最终 Prompt 会让排除、摘要和刷新原因消失。
• 为历史摘要标注覆盖范围、来源和失效条件。摘要是派生工件，不是对原始事实的永久替代。
• 把“不能立即使用”分成可定位引用、过期资料、无关资料和未知来源。不同原因对应不同下一步。
• 把新的观察和独立验证结果作为下一轮选择的输入，而不是只保存自然语言结论。
• 在跨轮任务中明确权威状态承载位置，避免无意重传已被另一方保存的历史。

最佳实践

推荐	原因	适用边界
每次任务都有任务锚点。	后续选择能回答“为什么此刻需要它”。	极小任务可用简短字段，仍应有停止条件。
为每条资料保留来源和时间。	可以检查过期、重复和不可追溯内容。	仍须遵守数据最小化和隐私要求。
优先记录未知项。	让证据空白进入后续验证，而不是被模型语气掩盖。	未知项多到阻塞任务时，应缩小范围或升级。
指针化大对象并写清加载条件。	保留后续入口，避免预装无关全文。	读取指针指向的资料还需要工具、权限和验证。
摘要与新证据冲突时重建 Packet。	防止旧结论成为隐藏前提。	冲突裁决仍可能需要人工或独立验证。

常见错误

错误	表现	根因	修复方向
把整个仓库和全部历史放入一次调用。	当前失败被无关资料淹没，无法解释选择。	没有任务锚点与预算。	从直接证据开始，其他资料改为候选或引用。
把本地对象当作模型已知事实。	团队以为连接、缓存或工具状态自动进入 Prompt。	可访问面和模型输入面混淆。	显式记录实际投影到 Packet 的字段。
让旧摘要覆盖新失败输出。	过期结论被重复引用，观察矛盾却不刷新。	摘要没有来源、范围或失效条件。	保留冲突双方，标记刷新并重建 Packet。
预算超限时静默截断。	关键约束或失败片段消失，之后无法解释。	取舍没有可观察接口。	返回保留、指针、排除或升级理由。
把检索、缓存或长上下文当作正确性保证。	找到资料或命中缓存就宣布任务完成。	把资料可得性误当作验证。	将资料选择、观察和独立验证分开。

安全与边界

• 权限边界： Context Packet 只能记录“希望读取什么”；它不授予文件、网络、账户或工具访问权。真实访问应由第 11、12、14、41 章的协议、Sandbox、审批和审计机制约束。
• 数据边界： 不要因为资料可能相关就自动发送全文。敏感字段、凭证、个人数据和生产日志需要独立的数据最小化与访问政策。
• 不可信输入： 把资料记录为数据、来源或引用，不等于能够抵御 Prompt injection。外部文本中的命令不能由本章模型提升为项目规则。
• 事实边界： 来源、检索结果、摘要、缓存命中和模型输出都需要按其覆盖范围验证；没有来源的断言应留在未知项。
• 人工审批点： 当资料范围、敏感性、冲突裁决或外部读取超出当前任务时，停止并请求责任人决定，不把升级省略成“继续尝试”。

章节总结

上下文工程的核心不是堆叠资料，而是让每一次资料选择都有任务锚点、来源、时效、预算、用途、排除理由和刷新条件。这样，Harness 才能区分本地可访问状态和模型可见输入，让直接证据不被旧摘要淹没，并在冲突出现时留下可验证的未知项。

第 7 章将继续讨论哪些信息值得跨任务保存为工作记忆（Working Memory）或长期记忆（Long-term Memory）。本章只负责当前调用前后的 Context Packet；没有这层边界，记忆很容易退化为无法解释的历史堆积。

练习

1. 为“修复一条 API 测试失败”写一份 Context Brief，列出任务锚点、两条直接证据、一条历史摘要、一条按需引用和两个未知项；说明每项的来源与刷新条件。
2. 给定一份过期日志、一份无出处聊天摘录和一个带路径的大型构建产物，分别选择排除、阻塞、指针化或升级，并写出理由。
3. 设计一个测试，证明历史摘要与当前失败断言冲突时，函数不会返回“已修复”。注意：测试只应断言纯函数状态和记录，不应假装执行真实测试。
4. 说明为什么“可访问面、模型输入面、持久状态面”三者中任意两者相同，都不能推出第三者相同。

延伸阅读

• Anthropic：Effective context engineering for AI agents —— Context Engineering、有限上下文与按需加载的工程观点；正文写作日为 2026-07-15，后续编辑需重查。
• OpenAI Agents SDK：Context management —— 本地 context 与 LLM context 的产品限定区分；仅适用于该 SDK。
• OpenAI Agents SDK：Running agents —— 跨轮状态承载策略与重复上下文风险的产品限定说明。
• Gemini API：Long context —— 无用 token、查询位置与 context caching 的产品限定建议；能力细节需重新核验。
• Anthropic：Contextual Retrieval —— 检索切块可能失去语境的工程背景，不代表默认 RAG 实现。

参考资料

• REF-015 —— 支持 Anthropic 关于有限上下文、资料选择、维护与按需加载的工程观点。
• REF-016 —— 支持 OpenAI Agents SDK 中 local context、LLM context 与信息入口的限定说明。
• REF-017 —— 支持 OpenAI Agents SDK 中跨轮状态承载选择和重复上下文风险的限定说明。
• REF-018 —— 支持 Gemini API 中避免不需要 token、查询位置与 context caching 的限定建议。
• REF-019 —— 支持检索 chunk 可能缺少必要语境的工程背景。

章节完成检查表

• [x] Front matter、目标、前置知识、章节依赖和原创叙述已写入。
• [x] 所有产品或来源观点都落在本章 Fact Check 的限定范围内；Context Packet 等扩展均标为本书模型。
• [x] Mermaid 源码与正文图块一致，且已完成 SVG/PNG 导出与视觉审查。
• [x] 示例计划、接口、测试路径和不适用边界已写明；纯内存实现、5 项测试和演示已实际运行。
• [x] Language Editing、Validation 与 Final Review 已完成；审查记录、示例、导出图与项目状态一致。
• [ ] 初稿写入后必须运行 npm run validate，并同步 .ai/progress.md、CURRENT_STATE.md、NEXT_TASK.md 与交接记录。