LangChain 讲解智能体的上下文工程为何从检索入手
LangChain 发文讲解智能体的上下文工程为何从检索入手，把检索失效归纳为低效搜索、一次塞入过多上下文、无关或过时内容三类。文中以 Deep Agents harness 为例，内置 glob、grep、read_file 等文件系统工具先搜后读并按页读取，工具结果超过约 20,000 tokens 时会自动存为文件，只向智能体返回路径和预览。
推荐理由：原文把智能体检索的常见失效拆成三类，并给出可迁移的 retrieve、offload、delegate 模式，便于直接套用到自己的检索工具设计。