在人工智能快速发展的今天，构建能够处理复杂长期任务的AI代理已成为行业前沿。2025年9月，Anthropic公司通过Claude Developer平台推出了一系列革命性功能，彻底改变了开发者构建AI代理的方式。这些新功能包括上下文编辑和记忆工具，与最新的Claude Sonnet 4.5模型相结合，使开发者能够构建高性能AI代理，有效处理长期运行任务，同时避免遇到上下文限制或丢失关键信息的问题。
上下文窗口的局限与真实需求的矛盾
随着生产环境中的AI代理处理越来越复杂的任务并生成更多的工具结果，它们常常耗尽有效的上下文窗口，迫使开发者在截断代理对话记录或降低性能之间做出艰难选择。传统的上下文管理方式已无法满足现代AI应用的需求，尤其是在处理需要持续交互和状态维护的复杂场景时。
Anthropic的上下文管理解决方案从两个维度着手，帮助开发者确保只有相关数据保持在上下文中，并将有价值的洞见跨会话保存。这一创新不仅解决了技术限制，更重要的是，它重新定义了AI代理能够处理的工作负载类型。
上下文编辑：智能化的上下文清理
上下文编辑功能在接近令牌限制时自动从上下文窗口中清除过时的工具调用和结果。当您的代理执行任务并累积工具结果时，上下文编辑会移除过时内容，同时保持对话流的完整性，有效延长代理无需人工干预的运行时间。
这一功能显著提高了模型的实际性能，因为Claude能够专注于相关上下文，而不是被大量无关信息分散注意力。通过智能化的内容管理，代理可以在保持对话连贯性的同时，处理更长、更复杂的任务序列。
记忆工具：构建持久化知识体系
记忆工具通过基于文件的系统，使Claude能够在上下文窗口外存储和检索信息。Claude可以创建、读取、更新和删除存储在您基础设施中的专用内存目录中的文件，这些文件在不同会话之间保持持久性。
这一功能使代理能够随时间积累知识库，跨会话维护项目状态，并参考先前学习的内容，而无需将所有信息都保留在上下文中。记忆工具完全通过工具调用在客户端运行，开发者可以完全控制存储后端，决定数据的存储位置和持久化方式。
Claude Sonnet 4.5的上下文感知能力
Claude Sonnet 4.5为这两项功能增强了内置的上下文感知能力，在整个对话过程中跟踪可用令牌，以更有效地管理上下文。这种持续监控机制使代理能够智能地分配资源，确保关键信息始终可访问，同时自动管理次要内容。
这种上下文感知能力与记忆工具和上下文编辑协同工作，创建了一个动态调整的系统，能够根据任务需求和可用资源自动优化内容管理策略。这种自适应能力是Claude 4.5相比前代模型的重要进步，也是其处理长期任务的核心优势。
长期运行代理的构建新范式
Claude Sonnet 4.5被公认为构建AI代理的最佳模型。这些新功能解锁了长期运行代理的新可能性，包括处理整个代码库、分析数百个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上，确保代理能够有效利用扩展的容量，同时仍然处理超出任何固定限制的工作流。
编码场景中的应用
在编程领域，上下文编辑会清除旧的文件读取和测试结果，而记忆工具则保存调试洞察和架构决策，使代理能够在不丢失进度的情况下处理大型代码库。这种分离关注点的策略使代理能够同时处理代码分析、调试和重构等复杂任务，而不会因为上下文限制而中断工作流。
研究场景的革新
对于研究应用，记忆工具可以存储关键发现，而上下文编辑则移除旧的搜索结果，随时间构建提高性能的知识库。研究人员现在可以处理大量文献，代理能够记住跨多个研究会话的重要见解，同时保持处理新信息的能力。
数据处理能力的突破
在数据处理领域，代理可以将中间结果存储在记忆中，同时上下文编辑清除原始数据，处理原本会超过令牌限制的工作流。这种能力使AI代理能够处理以前无法想象的数据量，从大规模数据分析到复杂的数据转换任务。
性能提升的量化数据
Anthropic在内部评估集上测试了上下文管理如何提高代理在复杂多步任务中的性能。结果表明取得了显著提升：结合记忆工具和上下文编辑比基线性能提高了39%，仅使用上下文编辑就带来了29%的改进。
在100轮网络搜索评估中，上下文编辑使代理能够完成原本会因为上下文耗尽而失败的工作流，同时将令牌消耗减少了84%。这些数据不仅证明了技术创新的有效性，也为开发者提供了可量化的性能指标，帮助他们评估这些功能在特定应用场景中的价值。
实施策略与最佳实践
要充分利用这些新功能，开发者需要考虑几个关键因素。首先，理解何时使用上下文编辑何时使用记忆工具至关重要。上下文编辑适用于临时性的工具结果和中间数据，而记忆工具更适合需要长期保存的决策和洞察。
其次，开发者需要设计有效的文件组织结构，以便记忆工具能够高效地存储和检索信息。这可能包括按项目、会话或数据类型分类的目录结构，以及一致的命名约定。
最后，监控代理的资源使用情况是优化性能的关键。通过跟踪令牌使用模式和存储需求，开发者可以调整上下文编辑的触发阈值和记忆工具的存储策略，以获得最佳性能。
未来发展方向
上下文管理技术的引入只是AI代理能力发展的第一步。未来，我们可以预期看到更智能的上下文预测机制，能够基于任务类型和历史性能自动调整管理策略。此外，跨代理的知识共享和协作功能可能会进一步扩展AI系统的集体智能。
随着这些技术的成熟，我们可能会看到AI代理在更多专业领域的深入应用，从复杂的科学研究到精细化的创意工作。上下文管理能力的提升将为这些应用提供坚实的基础，使AI代理能够真正成为人类工作的长期合作伙伴。
开发者入门指南
这些功能现已通过公开测试版在Claude Developer Platform上可用，并且已原生集成到Amazon Bedrock和Google Cloud的Vertex AI中。开发者可以探索上下文编辑和记忆工具的文档，或访问我们的食谱库以获取更多实践指导。
通过掌握这些新工具，开发者能够构建更强大、更可靠的AI代理，为用户提供无缝的长期交互体验。随着技术的不断进步，我们正站在AI应用开发新纪元的门槛上，上下文管理能力将成为这一转变的关键驱动力。
