“万物皆文件”——这一源自Unix哲学的理念，正在为下一代AI代理（AI Agent）的上下文管理带来全新范式。随着生成式AI向动态、长期运行的任务演进，系统产生的上下文数据（包括历史记录、记忆状态和临时信息）呈指数级增长，传统碎片化的管理方式已难以应对。如今，AI发展的核心挑战不再是模型微调，而是“上下文工程”——如何有效捕捉、组织、治理外部知识、记忆、工具与人类输入，以实现可信且情境化的推理。 本文提出一种“AI代理的虚拟文件系统”（Virtual File System for AI Agents）架构，将所有上下文元素统一抽象为“文件”。这一设计借鉴Unix“一切皆文件”的思想，将记忆存储、工具接口、知识图谱、人类反馈等异构资源统一纳入一个持久化、分层化的文件系统中。它不仅是一种比喻，更是一种可落地的软件架构，支持挂载、元数据管理与访问控制，实现跨组件的高效协同。 在此架构下，上下文工程形成闭环流程：代理首先将信息写入共享存储；随后根据任务需求，选择并优先排序相关内容；接着压缩上下文以适应模型的token限制；最终将精炼后的信息片段用于推理。整个过程确保系统推理的一致性、效率与可追溯性。 关键组件包括：上下文构造器负责筛选与压缩信息，生成可追踪的上下文清单；上下文更新器实现信息的增量注入与动态刷新；上下文评估器则验证输出质量，识别幻觉，并通过人类审核将可信结果回流系统，形成闭环。 值得注意的是，文件系统解决了“信息存在哪里、如何组织”的问题，但无法自动理解“人类真正想要什么”或“如何协作”。这正是人机协同的价值所在——人类作为内容的 curator（策展人）、验证者与共思者，将隐性知识嵌入系统，实现真正对齐人类意图的智能。 随着生成式AI深入医疗、决策支持等高风险领域，可靠的上下文管理成为可信AI的基石。将上下文管理升维为基础设施，不仅提升系统可复用性，更让AI代理在与环境互动中逐步构建属于自己的“世界模型”。 这一思想印证了：真正的创新，往往根植于经久不衰的原理。当记忆成为智能体的核心，上下文工程将决定我们能否负责任地规模化发展下一代AI系统。