AI 性能优化 5 大黄金法则 让你的 Gemini 2.5 飞起来

在构建 ManusAI 的过程中，我们总结出一套高效的上下文工程方法论，特别适用于 Gemini 2.5 等先进 AI 系统的性能优化与成本控制。本文将深入解析这些实践技巧，帮助开发者构建更稳定、高效的 AI 代理系统。

上下文顺序的优化策略

上下文顺序对 AI 代理的性能影响重大。我们推荐采用"追加式"上下文管理方法，即将新信息始终追加到上下文末尾。这种策略能够显著提升缓存命中率，在实际测试中可降低约 4 倍的成本与延迟。

工具管理的稳定性原则

工具管理是 AI 代理可靠运行的关键。在任务执行过程中，必须避免变更工具的顺序或可用性。这种中途变更会导致缓存失效，并可能使模型陷入混乱状态。根据 ManusAI 的实际运行数据，典型任务平均需要调用约 50 次工具，稳定的工具环境尤为重要。

外部记忆系统的重要性

构建可靠的外部记忆系统是长期任务成功的保障。我们建议主动将上下文信息和任务目标写入外部存储，防止关键信息丢失。这种机制不仅提高了系统的容错能力，还能在任务中断后快速恢复执行状态。

目标复述机制

让 AI 模型周期性重申任务目标是保持专注的有效方法。我们发现在长时间运行的复杂任务中，模型容易偏离原始目标。通过定期复述机制，可以显著提高任务的完成率和质量。

错误信息的保留价值

在上下文工程中，保留错误提示信息具有重要价值。这些错误记录帮助模型从过往失误中学习，避免重复犯错。实践证明，这种闭环反馈机制能显著提升 AI 代理的长期可靠性。

方法论的核心原则

这套方法论的核心在于建立稳定的输入结构和闭环反馈机制。通过精心设计的上下文工程，我们能够确保 AI 模型持续聚焦于任务目标，实现高效执行。这不仅提升了长期任务的可靠性，还能带来显著的成本效益优势。

这些实践技巧源自 ManusAI 的实际开发经验，已在 Gemini 2.5 等平台上验证其有效性。开发者可以根据具体应用场景灵活调整这些原则，构建更适合自己需求的 AI 代理系统。