在 AI 应用开发中如何让大语言模型LLM准确、高效地理解并执行复杂的任务是每个开发者都会遇到的挑战。尤其是在构建智能代理AI Agents时我们常常面临一个核心问题如何将庞大的背景知识、系统指令和动态上下文有效地“喂”给模型同时避免信息冗余、遗忘或指令冲突近期围绕 zcode 和 Claude 等工具的讨论中“上下文机制”和“双层注入”成为了高频热词。本文将深入探讨一种实战方案通过AGENTS.md与CLAUDE.md文件的协同设计实现指令的清晰分层与上下文的高效管理从而显著提升 AI 代理的任务执行准确性和稳定性。无论你是刚开始接触 AI 应用开发还是正在为现有 Agent 的“幻觉”或指令遵循问题头疼这套方法都能为你提供一套可落地的工程化思路。1. 背景与核心概念为什么需要管理 AI 的上下文在深入技术细节之前我们首先要理解问题的根源。AI 大模型如 Claude、GPT 等通过“上下文窗口”Context Window来接收和处理信息。你可以把它想象成模型的“短期工作记忆”。我们发送给模型的每一条消息包括系统指令、用户查询、历史对话、文件内容等都会占用这个窗口。核心矛盾在于我们希望模型知道得越多越好复杂的系统规则、项目结构、API文档但模型的记忆空间是有限的并且所有信息混杂在一起时模型可能无法准确区分哪些是必须严格遵守的指令哪些是仅供参考的背景资料。这就导致了开发中常见的几个痛点指令淹没重要的系统指令被后续的长篇对话或文件内容“挤到”上下文窗口的角落导致模型遗忘或忽略。上下文污染将临时性的任务描述和永久性的系统规则混在一起增加了模型的理解负担。效率低下每次对话都重复发送大量不变的背景信息浪费宝贵的上下文令牌Tokens增加成本并可能降低响应速度。行为不稳定模型在不同轮次对话中因为上下文内容的细微变化对同一指令产生不一致的理解和执行。“双层注入”机制正是为了解决这些问题而提出的设计模式。其核心思想是将注入给模型的信息进行分层基础层AGENTS.md定义 AI 代理的“人设”、核心职责、不可变的工作流程和基础规则。这相当于代理的“宪法”或“岗位说明书”通常需要在会话初期注入并期望模型持续遵守。会话层CLAUDE.md或动态上下文包含当前会话的具体任务、临时指令、用户提供的额外数据等。这部分信息是动态变化的针对单次或短期对话。通过这种分离我们能够更精细地控制模型的认知负载确保核心规则不被遗忘同时灵活应对具体任务。2. 环境准备与核心工具说明本文讨论的方案不严格依赖于某个特定的编程语言或框架而是一种设计模式和文件规范。它广泛应用于基于大型语言模型 API 构建的应用中。为了进行实操演示我们会假设一个典型的技术栈AI 模型服务我们将以 Anthropic 的 Claude 系列模型如 claude-3-5-sonnet为例进行说明。其原理同样适用于 OpenAI GPT、DeepSeek 等其他模型。开发接口使用模型的 API如 Anthropic API。我们将展示如何通过构造请求消息Message来实现双层注入。关键文件项目根目录下的AGENTS.md和CLAUDE.md或类似命名的文件。辅助工具zcode被一些开发者用作与 Claude API 交互的命令行工具或轻量级框架。本文会提及其在管理上下文时的潜在作用但核心逻辑适用于任何直接调用 API 的方式。版本与兼容性说明模型 API 的细节可能随时间变化但“系统提示词”System Prompt和“用户消息”User Message的分层概念是通用的。zcode作为一个社区工具其具体命令和功能请以官方最新文档为准。本文重点在于阐释机制而非特定工具的使用教程。请确保你拥有对应 AI 模型服务的有效 API 密钥并已设置好相关的环境变量如ANTHROPIC_API_KEY。3. 核心机制拆解AGENTS.md 与 CLAUDE.md 的角色与协作让我们具体看看这两个文件应该如何设计以及它们是如何协同工作的。3.1 AGENTS.md定义代理的“灵魂”AGENTS.md文件是你的 AI 代理的终极指南。它应该在代理生命周期开始时被读取并作为系统提示词System Prompt的核心部分注入。其内容应相对稳定不随日常任务频繁变动。一个典型的AGENTS.md应包含以下部分# 智能代码助手代理规范 (AGENTS.md) ## 1. 身份与职责 - **你是谁**我是一个专业的全栈软件开发助手精通 Python、JavaScript、Java、Go 等语言熟悉常见框架和云服务。 - **你的核心目标**帮助用户分析需求、设计架构、编写高质量代码、调试问题、优化性能并提供最佳实践建议。 - **工作原则**安全第一代码优先解释清晰持续学习。 ## 2. 响应格式规范 - **代码块**所有代码必须用带有正确语言标识的 Markdown 代码块包裹。 - **解释与代码分离**先简要说明思路再提供代码。复杂逻辑需添加注释。 - **结构化输出**对于列表、步骤、选项使用 Markdown 列表清晰呈现。 ## 3. 工作流程 1. **需求澄清**当任务描述模糊时主动提问以确认细节目标、输入/输出、约束条件。 2. **方案设计**提供1-2个技术方案概要并说明其优缺点。 3. **代码实现**根据确定的方案实现可运行的代码。 4. **审查与优化**实现后自行检查代码的边界条件、错误处理和潜在性能问题。 5. **交付与说明**交付最终代码并说明如何使用、关键点及可能的扩展方向。 ## 4. 安全与边界 - **绝不**执行或提供任何可能危害系统安全、侵犯隐私、绕过授权的代码。 - **对于不确定的操作**如删除文件、修改系统配置必须明确警告用户风险。 - **不生成**恶意软件、漏洞利用代码或用于网络攻击的脚本。 ## 5. 知识截止与局限性 - 我的知识基于训练数据可能存在滞后性。对于非常新的技术我的建议可能需要结合最新官方文档验证。 - 我无法直接访问互联网进行实时搜索。如果需要最新信息请用户自行提供或说明。这个文件定义了代理的“行为准则”是保证其行为一致性的基石。3.2 CLAUDE.md指导当前会话的“任务书”CLAUDE.md名称可自定义如TASK.md、CONTEXT.md则专注于当前具体的任务。它包含了AGENTS.md中未定义的、本次对话特有的信息。CLAUDE.md的内容可能包括# 当前任务上下文 (CLAUDE.md) **项目名称**用户管理系统后端 API **技术栈**Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL **项目结构简述** - app/main.py: FastAPI 应用入口 - app/api/v1/endpoints/users.py: 用户相关路由 - app/models/user.py: 用户数据模型 - app/schemas/user.py: Pydantic 数据验证模式 - app/crud/user.py: 数据库操作函数 **本次任务** 1. 在 app/api/v1/endpoints/users.py 中实现一个创建新用户的端点 POST /users/。 2. 请求体应使用 app/schemas/user.py 中定义的 UserCreate 模式进行验证。 3. 业务逻辑应调用 app/crud/user.py 中的 create_user 函数。 4. 需要处理邮箱重复等异常并返回合适的 HTTP 状态码和错误信息。 5. 请生成完整的端点函数代码并附上简要说明。 **相关代码片段供参考** python # 来自 app/schemas/user.py class UserCreate(BaseModel): email: EmailStr username: str full_name: Optional[str] None password: str # 来自 app/crud/user.py def create_user(db: Session, user_in: UserCreate): # 检查邮箱是否存在 db_user get_user_by_email(db, emailuser_in.email) if db_user: raise HTTPException(status_code400, detailEmail already registered) # ... 创建用户逻辑*这个文件提供了任务所需的全部具体信息使得模型无需“回忆”或“猜测”项目细节。* ### 3.3 协作流程“双层注入”如何工作 在实际的 API 调用中双层注入通过精心构造请求消息来实现。以下是一个概念性的伪代码流程 python # 伪代码展示逻辑 def create_agent_conversation(task_description): # 1. 读取并准备基础层指令 with open(AGENTS.md, r) as f: system_prompt f.read() # 作为系统提示词 # 2. 读取并准备会话层上下文 with open(CLAUDE.md, r) as f: session_context f.read() # 3. 构造 API 请求消息 messages [ { role: system, content: system_prompt # 注入 AGENTS.md }, { role: user, content: f 这是当前任务的详细上下文 {session_context} 请开始执行任务 {task_description} # 将 CLAUDE.md 和即时任务作为用户消息注入 } ] # 4. 调用模型 API response call_llm_api(modelclaude-3-5-sonnet, messagesmessages) return response关键点解析系统提示词System Prompt承载AGENTS.md。模型会将其视为最高优先级、需要在整个会话中持续遵循的指令。这是实现“不被持续读”却“持续生效”的关键。模型会努力让后续所有响应都符合这里的设定。用户消息User Message承载CLAUDE.md和具体的任务指令。模型会将其视为本次对话的输入并据此生成回复。CLAUDE.md的内容作为任务背景提供了精准的“上下文”但不会像系统提示词那样产生持续的约束力。这种分离确保了核心行为规范在AGENTS.md中被牢固记忆而项目细节在CLAUDE.md中则作为高效的任务燃料按需提供。4. 完整实战案例构建一个代码审查 Agent让我们通过一个完整的例子看看如何应用这套机制来构建一个专注于代码审查的 AI 代理。4.1 项目结构与文件创建首先创建一个新的项目目录并初始化我们的核心文件。mkdir code-review-agent cd code-review-agent touch AGENTS.md CLAUDE.md main.py review_task.txt4.2 编写 AGENTS.md代理宪法编辑AGENTS.md定义我们的代码审查官。# 代码审查专家代理规范 (AGENTS.md) ## 身份与使命 我是 CodeGuard一个严谨、细致的代码审查专家。我的唯一使命是发现代码中的缺陷、坏味道和潜在风险并提供具体的、可操作的改进建议帮助开发者提升代码质量。 ## 核心审查维度 我将从以下维度系统性审查提交的代码 1. **功能性**逻辑是否正确是否满足需求边界条件是否处理 2. **安全性**是否存在注入、硬编码密钥、不安全的依赖、权限漏洞 3. **性能**是否存在低效算法、不必要的循环、内存泄漏风险 4. **可读性与维护性**命名是否清晰函数是否过于复杂注释是否恰当 5. **可测试性**代码是否易于单元测试是否有难以模拟的依赖 6. **架构与设计**是否符合设计模式如单一职责模块耦合度是否过高 ## 响应格式规范 - **结构化报告**每次审查必须按上述维度或发现问题的维度分点列出。 - **问题分级**对每个发现的问题必须标记级别[高危]、[中危]、[低危]/[建议]。 - **定位精确**必须指出有问题的文件、函数名和行号如果上下文提供。 - **提供修复方案**对于每个问题必须提供具体的代码修改建议或最佳实践指引。 - **语气专业中立**对事不对人旨在帮助改进而非指责。 ## 工作流程 1. 接收待审查的代码片段或文件。 2. 进行多维度扫描分析。 3. 生成结构化审查报告。 4. 可选在用户要求时对某个问题提供更详细的解释或示例代码。 ## 安全红线 - 绝不执行任何接收到的代码。 - 绝不提供任何可能被用于攻击系统的漏洞利用细节。4.3 编写 CLAUDE.md本次审查上下文编辑CLAUDE.md提供本次要审查的代码库的背景信息。# 代码审查任务上下文 (CLAUDE.md) **项目名称**简易用户认证微服务 **语言**Python 3.9 **主要框架**FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic **项目简要描述**这是一个提供用户注册、登录、JWT令牌颁发的后端服务。 **关键文件与结构** - app/database.py: 数据库连接配置。 - app/models/user.py: 用户数据模型定义。 - app/schemas/user.py: Pydantic 模式用于请求/响应验证。 - app/api/auth.py: 认证相关的路由登录、注册。 - app/core/security.py: 密码哈希和JWT令牌创建/验证逻辑。 - app/crud/user.py: 用户相关的数据库操作。 **本次重点审查文件**app/api/auth.py 和 app/core/security.py 中的核心函数。 **已知技术栈约束**使用 passlib 的 bcrypt 进行密码哈希使用 python-jose 处理 JWT。 **请特别注意** - 密码存储的安全性。 - JWT 令牌生成与验证的逻辑严密性。 - API 端点的输入验证和错误处理。 - 是否存在硬编码的密钥或配置。4.4 准备待审查的代码review_task.txt在review_task.txt中放入一段可能有问题的代码。# 文件app/core/security.py import jwt from datetime import datetime, timedelta SECRET_KEY my-super-secret-key-12345 # 硬编码密钥 ALGORITHM HS256 def create_access_token(data: dict): to_encode data.copy() expire datetime.utcnow() timedelta(minutes30) to_encode.update({exp: expire}) encoded_jwt jwt.encode(to_encode, SECRET_KEY, algorithmALGORITHM) return encoded_jwt def verify_password(plain_password, hashed_password): # 简单的字符串比较不安全 return plain_password hashed_password # 文件app/api/auth.py from fastapi import APIRouter, HTTPException from app.schemas.user import UserLogin from app.core.security import verify_password, create_access_token import sqlite3 # 直接使用 sqlite3未通过 ORM router APIRouter() router.post(/login) def login(user: UserLogin): conn sqlite3.connect(users.db) cursor conn.cursor() # SQL 注入漏洞 cursor.execute(fSELECT password FROM users WHERE username {user.username}) row cursor.fetchone() conn.close() if not row: raise HTTPException(status_code401, detail用户不存在) stored_password row[0] if verify_password(user.password, stored_password): # 令牌包含过多敏感信息 access_token create_access_token(data{username: user.username, password: user.password, role: admin}) return {access_token: access_token, token_type: bearer} else: raise HTTPException(status_code401, detail密码错误)4.5 编写主程序进行双层注入调用编辑main.py实现读取文件并调用 Claude API 的逻辑。# main.py import anthropic import os from pathlib import Path # 请确保已设置环境变量 ANTHROPIC_API_KEY client anthropic.Anthropic(api_keyos.environ.get(ANTHROPIC_API_KEY)) def load_file_content(file_path): 读取文件内容 path Path(file_path) if path.exists(): return path.read_text(encodingutf-8) else: return f文件 {file_path} 未找到。 def main(): # 1. 加载双层上下文 system_prompt load_file_content(AGENTS.md) # 基础层 task_context load_file_content(CLAUDE.md) # 会话层项目背景 code_to_review load_file_content(review_task.txt) # 会话层具体审查对象 # 2. 构造用户消息整合会话层信息 user_message_content f {task_context} 以下是需要你审查的代码片段{code_to_review}请根据你的身份和审查规范对上述代码进行详细审查。 # 3. 调用 Claude API实现双层注入 message client.messages.create( modelclaude-3-5-sonnet-20241022, max_tokens2000, systemsystem_prompt, # 关键将 AGENTS.md 作为 system 参数注入 messages[ { role: user, content: user_message_content # 将 CLAUDE.md 和代码作为用户消息注入 } ] ) # 4. 输出审查结果 print( 代码审查报告 ) print(message.content[0].text) if __name__ __main__: main()4.6 运行与结果分析运行程序前请确保已安装anthropic库并设置好 API 密钥。pip install anthropic export ANTHROPIC_API_KEYyour-api-key-here # Linux/macOS # 或 set ANTHROPIC_API_KEYyour-api-key-here # Windows python main.py预期输出摘要 模型CodeGuard会生成一份结构化的审查报告严格遵循AGENTS.md中的规范。报告会按维度列出问题例如“安全性”、“性能”、“可读性”。精确标记问题位置和级别[高危] app/core/security.py:4 - 硬编码密钥 SECRET_KEY[高危] app/core/security.py:13 - 密码验证函数 verify_password 使用明文比较极其不安全[高危] app/api/auth.py:14 - 存在SQL注入漏洞使用字符串格式化拼接查询[中危] app/api/auth.py:25 - JWT令牌中包含了敏感信息password提供具体的修复建议“应将SECRET_KEY移至环境变量。”“应使用passlib或bcrypt的verify函数进行密码比对。”“应使用参数化查询cursor.execute(\SELECT ... WHERE username ?\, (user.username,))。”“JWT 令牌的 payload 应只包含非敏感的必要标识信息如sub(username) 和role。”这个例子清晰地展示了双层注入的威力AGENTS.md确保了审查行为的专业性和格式一致性“如何审查”而CLAUDE.md和review_task.txt则提供了精准的审查目标和背景“审查什么”使得模型输出高度符合预期。5. 常见问题、挑战与排查思路在实际应用中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因排查与解决思路模型似乎忽略了AGENTS.md中的指令1. 系统提示词过长或过于复杂被模型部分遗忘。2. 用户消息中的指令与系统提示词冲突且用户指令更具体导致模型优先遵循后者。3. 模型本身对长系统提示词的支持或遵循能力有差异。1.精简AGENTS.md保留最核心的身份、规则和格式要求移除冗余描述。使用清晰、强制的语言如“你必须...”。2.优先级管理在AGENTS.md中明确“本指令优先级最高”。避免在用户消息中重复发布可能冲突的基础指令。3.分步引导对于极其复杂的代理考虑将工作流程拆分成多轮对话在每轮开始时通过用户消息重申该步骤的关键规则。CLAUDE.md内容未被有效利用1. 文件内容组织混乱信息密度低关键点不突出。2. 内容过长挤占了处理核心任务review_task.txt中的代码的上下文空间。3. 模型未能正确理解文件内容与任务之间的关联。1.结构化CLAUDE.md使用清晰的标题、列表和代码块。将“项目背景”、“技术栈”、“本次任务”、“相关代码”分块写明。2.摘要与引用对于长文档可以在CLAUDE.md中提供摘要并说明“详细文档位于 X 路径如需可参考”。在用户消息中明确要求模型“参考CLAUDE.md中的项目背景”。3.动态构建根据任务类型动态生成或选择不同的上下文文件而非总是加载一个庞大的通用文件。上下文令牌Tokens超限AGENTS.mdCLAUDE.md 对话历史 模型回复的总长度超过了模型上下文窗口。1.压缩与优化精简两个.md文件。使用更简洁的表达。移除不必要的示例和解释。2.摘要历史对于长对话不要将全部历史消息都传入。可以尝试让模型自行总结之前对话的要点或在应用层进行摘要。3.升级模型考虑使用支持更长上下文窗口的模型如 Claude 3.5 Sonnet 的 200K 窗口。4.选择性注入不是每次对话都全量注入CLAUDE.md。只注入与当前任务强相关的部分。“zcode” 工具相关错误如“claude” is not recognized或auth store路径错误。1.确认安装与配置确保zcode已正确安装如pip install zcode-cli并且已通过zcode auth login等命令配置了有效的 API 密钥。2.检查命令zcode的命令可能更新。使用zcode --help查看最新用法。本文描述的双层注入逻辑是通用的你可以用zcode的--system和--prompt-file等参数来模拟类似效果或直接使用 API。3.路径问题确保在正确的项目目录下运行命令或使用绝对路径指定.md文件。模型输出格式不符合要求模型没有按照AGENTS.md中规定的格式如分级、代码块进行响应。1.强化格式指令在AGENTS.md的“响应格式规范”部分使用非常明确和强制的语言并给出一个完美的输出示例。2.后处理在应用层对模型输出进行解析和格式化。可以要求模型输出结构化的数据如 JSON然后由你的程序渲染成最终报告。3.Few-Shot Prompting在系统提示词或用户消息中直接提供1-2个严格按照要求格式输出的例子。6. 最佳实践与工程化建议将双层注入机制工程化可以使其更稳健、更易维护。模板化与变量替换 不要将AGENTS.md和CLAUDE.md写死。可以将它们设计为模板在运行时注入变量。AGENTS.md.template: 包含占位符如{{agent_name}}、{{current_date}}。在程序中读取模板用实际值替换占位符再发送给模型。这使得代理配置可以动态化。上下文管理与向量检索 对于超大型的项目文档库CLAUDE.md可能无法容纳所有信息。此时可以引入向量数据库如 ChromaDB、Pinecone。将项目文档切片并向量化存储。当用户提出任务时根据任务描述检索最相关的文档片段。将这些片段动态地构建成本次对话的CLAUDE.md内容。这实现了“按需注入”极大提升了上下文利用效率。分层系统提示词 对于极其复杂的代理可以将AGENTS.md进一步分层。Layer 1 - 核心身份与原则最简短最高优先级每次必传。Layer 2 - 领域知识关于某个专业领域如网络安全、金融合规的规则可根据任务领域选择性注入。Layer 3 - 工作流程模板具体任务的步骤模板可动态选择。 通过组合不同的层可以构建出能力强大且专注的“超级专家”。测试与评估 为你的 AI 代理建立测试套件。单元测试给定固定的AGENTS.md和CLAUDE.md输入标准任务评估输出是否包含关键要素、是否符合格式。集成测试模拟真实用户对话流检查代理在多轮交互中是否保持行为一致。A/B测试对比不同版本的AGENTS.md如不同措辞、不同详细程度对最终任务效果的影响。版本控制与迭代 将AGENTS.md和CLAUDE.md纳入 Git 版本控制。每次对代理行为的调整都通过修改这两个文件并提交来实现。可以建立分支来测试新的代理“人格”或工作流程。通过提交历史清晰追溯代理行为变化的原因。通过AGENTS.md和CLAUDE.md实现的双层注入上下文机制为我们管理 AI 代理的复杂认知提供了一套清晰、可操作的框架。它有效地区分了“我是谁/我该怎么做”和“我现在要做什么”降低了模型的认知负荷提升了指令遵循的准确性和稳定性。这套模式不仅适用于 Claude也适用于其他任何支持系统提示词的大语言模型。从简单的脚本助手到复杂的企业级智能体合理运用上下文分层都是打造可靠、高效 AI 应用的关键一步。 AI代理开发实战：双层注入与上下文管理提升LLM任务执行准确性
在 AI 应用开发中如何让大语言模型LLM准确、高效地理解并执行复杂的任务是每个开发者都会遇到的挑战。尤其是在构建智能代理AI Agents时我们常常面临一个核心问题如何将庞大的背景知识、系统指令和动态上下文有效地“喂”给模型同时避免信息冗余、遗忘或指令冲突近期围绕 zcode 和 Claude 等工具的讨论中“上下文机制”和“双层注入”成为了高频热词。本文将深入探讨一种实战方案通过AGENTS.md与CLAUDE.md文件的协同设计实现指令的清晰分层与上下文的高效管理从而显著提升 AI 代理的任务执行准确性和稳定性。无论你是刚开始接触 AI 应用开发还是正在为现有 Agent 的“幻觉”或指令遵循问题头疼这套方法都能为你提供一套可落地的工程化思路。1. 背景与核心概念为什么需要管理 AI 的上下文在深入技术细节之前我们首先要理解问题的根源。AI 大模型如 Claude、GPT 等通过“上下文窗口”Context Window来接收和处理信息。你可以把它想象成模型的“短期工作记忆”。我们发送给模型的每一条消息包括系统指令、用户查询、历史对话、文件内容等都会占用这个窗口。核心矛盾在于我们希望模型知道得越多越好复杂的系统规则、项目结构、API文档但模型的记忆空间是有限的并且所有信息混杂在一起时模型可能无法准确区分哪些是必须严格遵守的指令哪些是仅供参考的背景资料。这就导致了开发中常见的几个痛点指令淹没重要的系统指令被后续的长篇对话或文件内容“挤到”上下文窗口的角落导致模型遗忘或忽略。上下文污染将临时性的任务描述和永久性的系统规则混在一起增加了模型的理解负担。效率低下每次对话都重复发送大量不变的背景信息浪费宝贵的上下文令牌Tokens增加成本并可能降低响应速度。行为不稳定模型在不同轮次对话中因为上下文内容的细微变化对同一指令产生不一致的理解和执行。“双层注入”机制正是为了解决这些问题而提出的设计模式。其核心思想是将注入给模型的信息进行分层基础层AGENTS.md定义 AI 代理的“人设”、核心职责、不可变的工作流程和基础规则。这相当于代理的“宪法”或“岗位说明书”通常需要在会话初期注入并期望模型持续遵守。会话层CLAUDE.md或动态上下文包含当前会话的具体任务、临时指令、用户提供的额外数据等。这部分信息是动态变化的针对单次或短期对话。通过这种分离我们能够更精细地控制模型的认知负载确保核心规则不被遗忘同时灵活应对具体任务。2. 环境准备与核心工具说明本文讨论的方案不严格依赖于某个特定的编程语言或框架而是一种设计模式和文件规范。它广泛应用于基于大型语言模型 API 构建的应用中。为了进行实操演示我们会假设一个典型的技术栈AI 模型服务我们将以 Anthropic 的 Claude 系列模型如 claude-3-5-sonnet为例进行说明。其原理同样适用于 OpenAI GPT、DeepSeek 等其他模型。开发接口使用模型的 API如 Anthropic API。我们将展示如何通过构造请求消息Message来实现双层注入。关键文件项目根目录下的AGENTS.md和CLAUDE.md或类似命名的文件。辅助工具zcode被一些开发者用作与 Claude API 交互的命令行工具或轻量级框架。本文会提及其在管理上下文时的潜在作用但核心逻辑适用于任何直接调用 API 的方式。版本与兼容性说明模型 API 的细节可能随时间变化但“系统提示词”System Prompt和“用户消息”User Message的分层概念是通用的。zcode作为一个社区工具其具体命令和功能请以官方最新文档为准。本文重点在于阐释机制而非特定工具的使用教程。请确保你拥有对应 AI 模型服务的有效 API 密钥并已设置好相关的环境变量如ANTHROPIC_API_KEY。3. 核心机制拆解AGENTS.md 与 CLAUDE.md 的角色与协作让我们具体看看这两个文件应该如何设计以及它们是如何协同工作的。3.1 AGENTS.md定义代理的“灵魂”AGENTS.md文件是你的 AI 代理的终极指南。它应该在代理生命周期开始时被读取并作为系统提示词System Prompt的核心部分注入。其内容应相对稳定不随日常任务频繁变动。一个典型的AGENTS.md应包含以下部分# 智能代码助手代理规范 (AGENTS.md) ## 1. 身份与职责 - **你是谁**我是一个专业的全栈软件开发助手精通 Python、JavaScript、Java、Go 等语言熟悉常见框架和云服务。 - **你的核心目标**帮助用户分析需求、设计架构、编写高质量代码、调试问题、优化性能并提供最佳实践建议。 - **工作原则**安全第一代码优先解释清晰持续学习。 ## 2. 响应格式规范 - **代码块**所有代码必须用带有正确语言标识的 Markdown 代码块包裹。 - **解释与代码分离**先简要说明思路再提供代码。复杂逻辑需添加注释。 - **结构化输出**对于列表、步骤、选项使用 Markdown 列表清晰呈现。 ## 3. 工作流程 1. **需求澄清**当任务描述模糊时主动提问以确认细节目标、输入/输出、约束条件。 2. **方案设计**提供1-2个技术方案概要并说明其优缺点。 3. **代码实现**根据确定的方案实现可运行的代码。 4. **审查与优化**实现后自行检查代码的边界条件、错误处理和潜在性能问题。 5. **交付与说明**交付最终代码并说明如何使用、关键点及可能的扩展方向。 ## 4. 安全与边界 - **绝不**执行或提供任何可能危害系统安全、侵犯隐私、绕过授权的代码。 - **对于不确定的操作**如删除文件、修改系统配置必须明确警告用户风险。 - **不生成**恶意软件、漏洞利用代码或用于网络攻击的脚本。 ## 5. 知识截止与局限性 - 我的知识基于训练数据可能存在滞后性。对于非常新的技术我的建议可能需要结合最新官方文档验证。 - 我无法直接访问互联网进行实时搜索。如果需要最新信息请用户自行提供或说明。这个文件定义了代理的“行为准则”是保证其行为一致性的基石。3.2 CLAUDE.md指导当前会话的“任务书”CLAUDE.md名称可自定义如TASK.md、CONTEXT.md则专注于当前具体的任务。它包含了AGENTS.md中未定义的、本次对话特有的信息。CLAUDE.md的内容可能包括# 当前任务上下文 (CLAUDE.md) **项目名称**用户管理系统后端 API **技术栈**Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL **项目结构简述** - app/main.py: FastAPI 应用入口 - app/api/v1/endpoints/users.py: 用户相关路由 - app/models/user.py: 用户数据模型 - app/schemas/user.py: Pydantic 数据验证模式 - app/crud/user.py: 数据库操作函数 **本次任务** 1. 在 app/api/v1/endpoints/users.py 中实现一个创建新用户的端点 POST /users/。 2. 请求体应使用 app/schemas/user.py 中定义的 UserCreate 模式进行验证。 3. 业务逻辑应调用 app/crud/user.py 中的 create_user 函数。 4. 需要处理邮箱重复等异常并返回合适的 HTTP 状态码和错误信息。 5. 请生成完整的端点函数代码并附上简要说明。 **相关代码片段供参考** python # 来自 app/schemas/user.py class UserCreate(BaseModel): email: EmailStr username: str full_name: Optional[str] None password: str # 来自 app/crud/user.py def create_user(db: Session, user_in: UserCreate): # 检查邮箱是否存在 db_user get_user_by_email(db, emailuser_in.email) if db_user: raise HTTPException(status_code400, detailEmail already registered) # ... 创建用户逻辑*这个文件提供了任务所需的全部具体信息使得模型无需“回忆”或“猜测”项目细节。* ### 3.3 协作流程“双层注入”如何工作 在实际的 API 调用中双层注入通过精心构造请求消息来实现。以下是一个概念性的伪代码流程 python # 伪代码展示逻辑 def create_agent_conversation(task_description): # 1. 读取并准备基础层指令 with open(AGENTS.md, r) as f: system_prompt f.read() # 作为系统提示词 # 2. 读取并准备会话层上下文 with open(CLAUDE.md, r) as f: session_context f.read() # 3. 构造 API 请求消息 messages [ { role: system, content: system_prompt # 注入 AGENTS.md }, { role: user, content: f 这是当前任务的详细上下文 {session_context} 请开始执行任务 {task_description} # 将 CLAUDE.md 和即时任务作为用户消息注入 } ] # 4. 调用模型 API response call_llm_api(modelclaude-3-5-sonnet, messagesmessages) return response关键点解析系统提示词System Prompt承载AGENTS.md。模型会将其视为最高优先级、需要在整个会话中持续遵循的指令。这是实现“不被持续读”却“持续生效”的关键。模型会努力让后续所有响应都符合这里的设定。用户消息User Message承载CLAUDE.md和具体的任务指令。模型会将其视为本次对话的输入并据此生成回复。CLAUDE.md的内容作为任务背景提供了精准的“上下文”但不会像系统提示词那样产生持续的约束力。这种分离确保了核心行为规范在AGENTS.md中被牢固记忆而项目细节在CLAUDE.md中则作为高效的任务燃料按需提供。4. 完整实战案例构建一个代码审查 Agent让我们通过一个完整的例子看看如何应用这套机制来构建一个专注于代码审查的 AI 代理。4.1 项目结构与文件创建首先创建一个新的项目目录并初始化我们的核心文件。mkdir code-review-agent cd code-review-agent touch AGENTS.md CLAUDE.md main.py review_task.txt4.2 编写 AGENTS.md代理宪法编辑AGENTS.md定义我们的代码审查官。# 代码审查专家代理规范 (AGENTS.md) ## 身份与使命 我是 CodeGuard一个严谨、细致的代码审查专家。我的唯一使命是发现代码中的缺陷、坏味道和潜在风险并提供具体的、可操作的改进建议帮助开发者提升代码质量。 ## 核心审查维度 我将从以下维度系统性审查提交的代码 1. **功能性**逻辑是否正确是否满足需求边界条件是否处理 2. **安全性**是否存在注入、硬编码密钥、不安全的依赖、权限漏洞 3. **性能**是否存在低效算法、不必要的循环、内存泄漏风险 4. **可读性与维护性**命名是否清晰函数是否过于复杂注释是否恰当 5. **可测试性**代码是否易于单元测试是否有难以模拟的依赖 6. **架构与设计**是否符合设计模式如单一职责模块耦合度是否过高 ## 响应格式规范 - **结构化报告**每次审查必须按上述维度或发现问题的维度分点列出。 - **问题分级**对每个发现的问题必须标记级别[高危]、[中危]、[低危]/[建议]。 - **定位精确**必须指出有问题的文件、函数名和行号如果上下文提供。 - **提供修复方案**对于每个问题必须提供具体的代码修改建议或最佳实践指引。 - **语气专业中立**对事不对人旨在帮助改进而非指责。 ## 工作流程 1. 接收待审查的代码片段或文件。 2. 进行多维度扫描分析。 3. 生成结构化审查报告。 4. 可选在用户要求时对某个问题提供更详细的解释或示例代码。 ## 安全红线 - 绝不执行任何接收到的代码。 - 绝不提供任何可能被用于攻击系统的漏洞利用细节。4.3 编写 CLAUDE.md本次审查上下文编辑CLAUDE.md提供本次要审查的代码库的背景信息。# 代码审查任务上下文 (CLAUDE.md) **项目名称**简易用户认证微服务 **语言**Python 3.9 **主要框架**FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic **项目简要描述**这是一个提供用户注册、登录、JWT令牌颁发的后端服务。 **关键文件与结构** - app/database.py: 数据库连接配置。 - app/models/user.py: 用户数据模型定义。 - app/schemas/user.py: Pydantic 模式用于请求/响应验证。 - app/api/auth.py: 认证相关的路由登录、注册。 - app/core/security.py: 密码哈希和JWT令牌创建/验证逻辑。 - app/crud/user.py: 用户相关的数据库操作。 **本次重点审查文件**app/api/auth.py 和 app/core/security.py 中的核心函数。 **已知技术栈约束**使用 passlib 的 bcrypt 进行密码哈希使用 python-jose 处理 JWT。 **请特别注意** - 密码存储的安全性。 - JWT 令牌生成与验证的逻辑严密性。 - API 端点的输入验证和错误处理。 - 是否存在硬编码的密钥或配置。4.4 准备待审查的代码review_task.txt在review_task.txt中放入一段可能有问题的代码。# 文件app/core/security.py import jwt from datetime import datetime, timedelta SECRET_KEY my-super-secret-key-12345 # 硬编码密钥 ALGORITHM HS256 def create_access_token(data: dict): to_encode data.copy() expire datetime.utcnow() timedelta(minutes30) to_encode.update({exp: expire}) encoded_jwt jwt.encode(to_encode, SECRET_KEY, algorithmALGORITHM) return encoded_jwt def verify_password(plain_password, hashed_password): # 简单的字符串比较不安全 return plain_password hashed_password # 文件app/api/auth.py from fastapi import APIRouter, HTTPException from app.schemas.user import UserLogin from app.core.security import verify_password, create_access_token import sqlite3 # 直接使用 sqlite3未通过 ORM router APIRouter() router.post(/login) def login(user: UserLogin): conn sqlite3.connect(users.db) cursor conn.cursor() # SQL 注入漏洞 cursor.execute(fSELECT password FROM users WHERE username {user.username}) row cursor.fetchone() conn.close() if not row: raise HTTPException(status_code401, detail用户不存在) stored_password row[0] if verify_password(user.password, stored_password): # 令牌包含过多敏感信息 access_token create_access_token(data{username: user.username, password: user.password, role: admin}) return {access_token: access_token, token_type: bearer} else: raise HTTPException(status_code401, detail密码错误)4.5 编写主程序进行双层注入调用编辑main.py实现读取文件并调用 Claude API 的逻辑。# main.py import anthropic import os from pathlib import Path # 请确保已设置环境变量 ANTHROPIC_API_KEY client anthropic.Anthropic(api_keyos.environ.get(ANTHROPIC_API_KEY)) def load_file_content(file_path): 读取文件内容 path Path(file_path) if path.exists(): return path.read_text(encodingutf-8) else: return f文件 {file_path} 未找到。 def main(): # 1. 加载双层上下文 system_prompt load_file_content(AGENTS.md) # 基础层 task_context load_file_content(CLAUDE.md) # 会话层项目背景 code_to_review load_file_content(review_task.txt) # 会话层具体审查对象 # 2. 构造用户消息整合会话层信息 user_message_content f {task_context} 以下是需要你审查的代码片段{code_to_review}请根据你的身份和审查规范对上述代码进行详细审查。 # 3. 调用 Claude API实现双层注入 message client.messages.create( modelclaude-3-5-sonnet-20241022, max_tokens2000, systemsystem_prompt, # 关键将 AGENTS.md 作为 system 参数注入 messages[ { role: user, content: user_message_content # 将 CLAUDE.md 和代码作为用户消息注入 } ] ) # 4. 输出审查结果 print( 代码审查报告 ) print(message.content[0].text) if __name__ __main__: main()4.6 运行与结果分析运行程序前请确保已安装anthropic库并设置好 API 密钥。pip install anthropic export ANTHROPIC_API_KEYyour-api-key-here # Linux/macOS # 或 set ANTHROPIC_API_KEYyour-api-key-here # Windows python main.py预期输出摘要 模型CodeGuard会生成一份结构化的审查报告严格遵循AGENTS.md中的规范。报告会按维度列出问题例如“安全性”、“性能”、“可读性”。精确标记问题位置和级别[高危] app/core/security.py:4 - 硬编码密钥 SECRET_KEY[高危] app/core/security.py:13 - 密码验证函数 verify_password 使用明文比较极其不安全[高危] app/api/auth.py:14 - 存在SQL注入漏洞使用字符串格式化拼接查询[中危] app/api/auth.py:25 - JWT令牌中包含了敏感信息password提供具体的修复建议“应将SECRET_KEY移至环境变量。”“应使用passlib或bcrypt的verify函数进行密码比对。”“应使用参数化查询cursor.execute(\SELECT ... WHERE username ?\, (user.username,))。”“JWT 令牌的 payload 应只包含非敏感的必要标识信息如sub(username) 和role。”这个例子清晰地展示了双层注入的威力AGENTS.md确保了审查行为的专业性和格式一致性“如何审查”而CLAUDE.md和review_task.txt则提供了精准的审查目标和背景“审查什么”使得模型输出高度符合预期。5. 常见问题、挑战与排查思路在实际应用中你可能会遇到以下问题问题现象可能原因排查与解决思路模型似乎忽略了AGENTS.md中的指令1. 系统提示词过长或过于复杂被模型部分遗忘。2. 用户消息中的指令与系统提示词冲突且用户指令更具体导致模型优先遵循后者。3. 模型本身对长系统提示词的支持或遵循能力有差异。1.精简AGENTS.md保留最核心的身份、规则和格式要求移除冗余描述。使用清晰、强制的语言如“你必须...”。2.优先级管理在AGENTS.md中明确“本指令优先级最高”。避免在用户消息中重复发布可能冲突的基础指令。3.分步引导对于极其复杂的代理考虑将工作流程拆分成多轮对话在每轮开始时通过用户消息重申该步骤的关键规则。CLAUDE.md内容未被有效利用1. 文件内容组织混乱信息密度低关键点不突出。2. 内容过长挤占了处理核心任务review_task.txt中的代码的上下文空间。3. 模型未能正确理解文件内容与任务之间的关联。1.结构化CLAUDE.md使用清晰的标题、列表和代码块。将“项目背景”、“技术栈”、“本次任务”、“相关代码”分块写明。2.摘要与引用对于长文档可以在CLAUDE.md中提供摘要并说明“详细文档位于 X 路径如需可参考”。在用户消息中明确要求模型“参考CLAUDE.md中的项目背景”。3.动态构建根据任务类型动态生成或选择不同的上下文文件而非总是加载一个庞大的通用文件。上下文令牌Tokens超限AGENTS.mdCLAUDE.md 对话历史 模型回复的总长度超过了模型上下文窗口。1.压缩与优化精简两个.md文件。使用更简洁的表达。移除不必要的示例和解释。2.摘要历史对于长对话不要将全部历史消息都传入。可以尝试让模型自行总结之前对话的要点或在应用层进行摘要。3.升级模型考虑使用支持更长上下文窗口的模型如 Claude 3.5 Sonnet 的 200K 窗口。4.选择性注入不是每次对话都全量注入CLAUDE.md。只注入与当前任务强相关的部分。“zcode” 工具相关错误如“claude” is not recognized或auth store路径错误。1.确认安装与配置确保zcode已正确安装如pip install zcode-cli并且已通过zcode auth login等命令配置了有效的 API 密钥。2.检查命令zcode的命令可能更新。使用zcode --help查看最新用法。本文描述的双层注入逻辑是通用的你可以用zcode的--system和--prompt-file等参数来模拟类似效果或直接使用 API。3.路径问题确保在正确的项目目录下运行命令或使用绝对路径指定.md文件。模型输出格式不符合要求模型没有按照AGENTS.md中规定的格式如分级、代码块进行响应。1.强化格式指令在AGENTS.md的“响应格式规范”部分使用非常明确和强制的语言并给出一个完美的输出示例。2.后处理在应用层对模型输出进行解析和格式化。可以要求模型输出结构化的数据如 JSON然后由你的程序渲染成最终报告。3.Few-Shot Prompting在系统提示词或用户消息中直接提供1-2个严格按照要求格式输出的例子。6. 最佳实践与工程化建议将双层注入机制工程化可以使其更稳健、更易维护。模板化与变量替换 不要将AGENTS.md和CLAUDE.md写死。可以将它们设计为模板在运行时注入变量。AGENTS.md.template: 包含占位符如{{agent_name}}、{{current_date}}。在程序中读取模板用实际值替换占位符再发送给模型。这使得代理配置可以动态化。上下文管理与向量检索 对于超大型的项目文档库CLAUDE.md可能无法容纳所有信息。此时可以引入向量数据库如 ChromaDB、Pinecone。将项目文档切片并向量化存储。当用户提出任务时根据任务描述检索最相关的文档片段。将这些片段动态地构建成本次对话的CLAUDE.md内容。这实现了“按需注入”极大提升了上下文利用效率。分层系统提示词 对于极其复杂的代理可以将AGENTS.md进一步分层。Layer 1 - 核心身份与原则最简短最高优先级每次必传。Layer 2 - 领域知识关于某个专业领域如网络安全、金融合规的规则可根据任务领域选择性注入。Layer 3 - 工作流程模板具体任务的步骤模板可动态选择。 通过组合不同的层可以构建出能力强大且专注的“超级专家”。测试与评估 为你的 AI 代理建立测试套件。单元测试给定固定的AGENTS.md和CLAUDE.md输入标准任务评估输出是否包含关键要素、是否符合格式。集成测试模拟真实用户对话流检查代理在多轮交互中是否保持行为一致。A/B测试对比不同版本的AGENTS.md如不同措辞、不同详细程度对最终任务效果的影响。版本控制与迭代 将AGENTS.md和CLAUDE.md纳入 Git 版本控制。每次对代理行为的调整都通过修改这两个文件并提交来实现。可以建立分支来测试新的代理“人格”或工作流程。通过提交历史清晰追溯代理行为变化的原因。通过AGENTS.md和CLAUDE.md实现的双层注入上下文机制为我们管理 AI 代理的复杂认知提供了一套清晰、可操作的框架。它有效地区分了“我是谁/我该怎么做”和“我现在要做什么”降低了模型的认知负荷提升了指令遵循的准确性和稳定性。这套模式不仅适用于 Claude也适用于其他任何支持系统提示词的大语言模型。从简单的脚本助手到复杂的企业级智能体合理运用上下文分层都是打造可靠、高效 AI 应用的关键一步。