AI Agent实战痛点：多文档摘要场景下的上下文混乱与Skill定义困境

一位开发者在使用Deerflow2框架构建文档生成Agent时遭遇了典型的工程难题。该项目旨在通过多个文档和表格自动生成报告，但在采用包含40个提示词块的模板进行摘要填充时，出现了严重的“上下文污染”现象：LLM未能按预期在干净的上下文中独立处理每个模块，而是将整个流程混为一谈，导致Token消耗过大且摘要质量失真。该案例不仅暴露了开发者对Agent中Skill定义与工作流理解的偏差，更深刻折射出当前AI应用开发中，如何有效管理长上下文并确保LLM执行动作的一致性，仍是亟待解决的技术瓶颈。