上下文是AI最大瓶颈：深度解析RAG、Memory与Skills设计哲学

在大模型时代，上下文是稀缺资源。受限于Transformer架构的二次方计算复杂度，单纯扩大窗口无法解决问题。本文深入剖析了业界的三大解决方案：通过外部检索的RAG、分层存储的记忆系统，以及分而治之的子代理架构。文章重点解读了“Skills”设计哲学，将其视为结构化的上下文包和可复用流程单元，探讨了如何通过渐进式披露和脚本封装优化上下文管理。最后，展望了未来Agent自主习得技能的“生长”模式，强调在信息洪流中精准聚焦认知焦点是高效协作的关键。