智能体编排支持知识检索吗？上下文管理如何增强？

当你的智能体“记性不好”，业务就容易翻车

上周我帮一家跨境电商客户调试他们的客服智能体，结果发现一个哭笑不得的问题：用户刚问完“退货政策”，紧接着问“那运费谁承担？”，智能体居然回答：“抱歉，我不太清楚您的问题。”——这就像你刚跟朋友聊完电影，他转头就忘了主角是谁。问题根源不在于模型不够聪明，而在于上下文管理没做好，知识检索没打通。

智能体编排 ≠ 简单串联节点，它必须“记得住事”

很多人误以为“智能体编排”就是把几个大模型节点串起来跑流程。错！真正的智能体编排，是让系统具备“长期记忆+即时检索+情境理解”的能力。就像一个优秀的销售助理，不仅要能调取公司产品手册（知识库），还要记得客户上句话说了什么（上下文），才能给出连贯、精准的回复。

我在 n8n 中搭建的第一个生产级 Agent，就因为没处理好上下文窗口，导致客户连续提问时模型“失忆”。后来我们引入了动态摘要+向量缓存，响应准确率从 58% 提升到 92%。

知识检索不是“全文搜索”，而是“语义匹配+权限过滤”

别再把知识检索当成百度搜索了。在智能体工作流中，它需要：

1. 语义理解：用户问“怎么退钱”，系统要自动关联到“退款政策”“支付失败处理”等文档片段。
2. 权限控制：HR 智能体只能检索员工手册，不能看到财务预算表。
3. 实时更新：新发布的促销政策，5 分钟内就要被检索到，不能等“明天索引”。

在 n8n 中，你可以用 HTTP Request 节点对接向量数据库（如 Pinecone 或 Weaviate），配合 Function 节点做语义预处理，实现毫秒级精准召回。

上下文管理三板斧：截断、摘要、缓存

大模型的上下文窗口是有限的（比如 GPT-4 Turbo 最多 128K tokens），但对话可能持续半小时。怎么办？我的实战经验是“三板斧”：

举个实战例子：电商客服 Agent 的上下文增强方案

假设你要搭建一个能处理“订单查询→物流跟踪→售后政策”全流程的智能体，可以这样设计：

1. 用户输入 → 2. 意图识别（分类节点）→ 3. 向量库检索相关知识 → 4. 注入最近3轮对话摘要 → 5. 大模型生成回复 → 6. 将本轮QA存入缓存

关键技巧：在步骤 4，不要直接把原始对话塞给模型，而是先用一个小函数节点生成类似这样的结构化上下文：

{
  "user_last_intent": "查询物流",
  "summary": "用户订单#12345已发货，快递单号SF123456789CN",
  "knowledge_snippet": "根据《售后政策V3》，物流超时可申请补偿..."
}

这样既节省 token，又提升模型理解效率。

总结：智能体的“智商”=算法×数据×上下文管理

别再只盯着模型参数和知识库大小了。真正决定智能体表现的，是你如何设计它的“记忆系统”。记住三个黄金法则：

• 知识检索要像图书馆员——懂语义、会筛选、反应快；
• 上下文管理要像秘书——知道什么该记、什么该忘、怎么压缩；
• 编排流程要像导演——每个环节何时进场、如何衔接，都要精心设计。

你在搭建智能体时遇到过哪些“失忆”或“答非所问”的坑？欢迎在评论区分享你的血泪史——说不定下期我就帮你 debug！