为 Coding Agent 构建智能上下文：Qoder 的 Context Engineering 实践

1. 为 Coding Agent 构建智能上下： Qoder 的 Context Engineering 实践夏振华程师 Qoder

2.

3. 录 01 AI Coding 技术发展趋势 02 Qoder Agent 的技术架构 03 Qoder 的上下 04 Qoder 功能和案例分享 05 Qoder 未来演讲向程实践

4. 01 AI Coding 技术发展趋势

5. 从提示词具提示词具反馈复杂上下具交互组合复杂多轮迭代执时间

6. 从短任务对话协同到输详细需求即时返回监控执联合编写Spec 提交异步任务任务结果验收

7. 从智能代码 + 脑代码/ 档资产企业数字资产

8. 02 Qoder Agent 的技术架构

9. Qoder Agent 技术图模型结果确认与验证界程任务执使远程沙箱环境+智能体技术，让 AI 有能根据类输准确完成代码成、编译构建、测试验证全过程。

10. 新分布式缓存层 • 热点数据缓存 • 毫秒级响应向量索引处理引擎 • 实时更新 • 批量处理 • 负载均衡定制Embeding模型 • 代码语义理解 • 嵌成 • 持续训练

11. 具备格错误排查案作流习惯构建部署经验定义规则重构调试经验技术栈和依赖 API 档

12. 03 Qoder 上下程实践

13. 上下相关的核问题模型可以完成的软件程任务的时 & 各模型商持的上下度都在快速扩模型性能随着上下度增却呈现快速下降趋势参考： https://research.trychroma.com/context-rot https://www.oneusefulthing.org/p/the-bitter-lesson-versus-the-garbage https://www.meibel.ai/post/understanding-the-impact-of-increasing-llm-context-win

14. 上下关或冗余的信息（例如具），这会使其难以识别和调扰模型的判断，最关键的信息或成低质量的响应。具，从

15. 上下优化的核 1 2 3 4 段 ✂ Context Reduction 🚧 Context Isolation 💾 Context Offload ⚡ Context Cache 上下精简上下隔离上下卸载上下缓存

16. 基于相关性评分过滤低价值上下 Context Filtration（过滤）将多个相关的上下 Context Consolidation（合并）对历史上下 Context Summarization（摘要）对历史上下 Context Compression（压缩） Context Reduction（上下精简）的具执结果进压缩，保留关键的完整交互历史，结合模型进段进具的调，裁剪具输出结果压缩，要求保留会话过程核信息智能合并去重，消除冗余信息，保持语义完整性，保留与当前任务强相关的历史信息

17. Context Isolation（上下隔离）多 Agent 隔离上下 🧠 Main Agent Context Window Result Context Window Result Context Window 🧠 Sub Agent 🧠 Sub Agent Task Task The Bitter Lesson Warning：我们认为：多数 Multi Agent 系统是在为当前模型局限打补丁。当限制消失时，架构复杂度本身将成为限制。 Multi Agent 的价值不是分解智能，是隔离污染。

18. Context Isolation（上下隔离） Search Agent Context Window Tool & System Prompt Lead Agent Plan Agent Context Window Search Subject Tool & System Prompt Search Agent Search Result Tool Call & Tool Result Search Agent …… Test Agent Context Window Search ✅ 拆分拆分上下按 Tool Call & Tool Result …… User Prompt Code Agent User Prompt 能到独上下 Tool & System Prompt ……

19. Context Offload（上下卸载）外部存储压缩 External Storage 可逆性原则 Reversibility Principle 将压缩信息时保留完整数据的访问路径(如URL、量原始数据保存到件系统或外部存储中，仅向LLM传递摘要或元数据，可实现较压缩同时保持信息可恢复性。精分层记忆模式 Layered Storage Pattern 易恢复性原则 Easy Restoration Principle 实现临时 TODO 记录和持久化卸载内容应采期记忆两种模式，使 Agent 能够在单次会话中做笔记，并跨会话访问历史沉淀内容。件路径)，确保需要时可以随时检索完整内容，并原设计摘要以保持信息召回能。模型友好的格式和结构，便于通过具快速加载并恢复上下理解。

20. 准确率、成本和性能的平衡化并处理能提升响应速度。优化prompt结构保证前缀稳定性，提升KV-cache命中率，减少重复计算开销。采单Agent内多Agent并执和具并调相结合的式，最化任务并发度。针对特定具和场景，使轻量级模型加速成过程

21. 上下

22. 04 Qoder 功能和案例分享

23. 智能对话 Agent Mode 构建最强上下程编程效果。程，确保

24. 程知识可视 Repo Wiki

25. 异步委派任务 Quest Mode

26. 命令具态集持任务分

27. 05 Qoder 未来演讲向

28. 从设计、执 AI 编写测试 AI 例并测试，类进验收

29. 多智能体架构应对更边界任务，完整的信息传并化。

30. 更多专、会话总结等专模型模型，带来更优上下补全 / NES 模型能模拟户代码编辑轨迹专项训练，兼顾准确率与速度

31. Qoder Think Deeper. Build Better. 官：https://qoder.com/ Twitter：https://x.com/qoder_ai_ide

32.

33. THANKS 模型正在重新定义软件 Large Language Model Is Redefining The Software