CCA-F 练习题库· Context Management & Reliability
一个客服 agent 正在处理一起跨越 20 多轮的复杂账单纠纷。客户在对话早期提到，他们在 3 月 3 日被收取了 847.50 美元，而这项服务他们已在 2 月 28 日取消。对话进行到中途时，agent 把这笔费用称为“上个月的多收费用”，没有给出具体金额。客户对 agent 对本案的理解提出了异议。哪种上下文管理技术能防止这种情况？
- A把交易性事实（金额、日期、订单号、状态）提取到一个持久的 “case facts” 块中，并把它包含在本次对话后续每一个 prompt 的开头。
- B在每次对话开始时使用 /compact，把之前的所有轮次摘要成更简短的表示，为这场漫长账单争议接下来的对话留出足够的上下文空间。
- C换到更大的模型 tier 来扩大上下文窗口，让这场账单纠纷的二十多轮对话原样留在 prompt 里，永远不需要做摘要，也就不会有任何细节掉出窗口。
- D指示 agent 在撰写每一次回复之前，都要从第一轮开始逐条重新通读完整的对话历史，以免遗漏客户在先前轮次里说过的任何内容。
正确答案：A
解析
- A正确。故障在于一条精确的交易性事实（847.50 美元、3 月 3 日）在长对话中丢失，退化成了含糊的转述。把金额、日期、订单号和状态提取到一个持久的 “case facts” 块中，并在每个 prompt 开头重新注入，可以让这些值逐字保留且始终处于上下文中，与对话历史累积了多少无关——这就是结构化记录/外部化记忆的模式。干扰项各有缺陷：
- B（/compact）依赖摘要，而摘要正是丢掉交易精度的那个机制，并且它是 Claude Code 的交互式功能，而非一种 agent 技术；
- C（更大的上下文窗口）保留了原始轮次，却完全无法阻止模型的转述/注意力漂移或逐步摘要，因此没有抓住根因；
- D（每轮重读完整历史）代价高昂，那条精确事实仍然被埋没在不断增长的噪声中，也没有任何保真度保证。
延伸阅读
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