2.3 路由机制：按需读取，不搞全量注入

AI 的上下文窗口在变大，从 4K 到 8K、16K、32K、128K，甚至 1M。但上下文窗口越大，越不能啥都往里塞。

这个道理很简单：给你一百本书，让你从里面找答案，你也能找到，但效率远不如直接给你一本相关的书。AI 也一样。更大的上下文窗口解决的是"能不能装下"的问题，不是"该不该装下"的问题。

路由机制的核心思想是：AI 按需读取，只加载当前任务需要的上下文。

怎么做到？靠一个索引文件。

在 AI Context Workspace 中，根目录有一个 AGENTS.md（或类似的入口文件）。这个文件不是上下文仓库，而是路由表。它告诉你：

  • 背景信息在哪里（background/）
  • 约定规范在哪里（conventions/）
  • 当前有哪些活跃任务（artifacts/index.json）
  • 每个目录下有什么、是干什么用的

路由表只放路径和一句话说明，不放具体内容。具体内容存在各自的文件里，AI 在需要的时候按路径去读。

这样做的好处是什么？

第一，上下文精简。 入口文件只有几十行，AI 一眼就能看懂整个工作区的结构。不需要在 10 万 token 的上下文里找入口。

第二，按需加载。 一个任务只需要读背景中和当前任务相关的部分，以及约定中适用的规范。其他内容不加载，不占上下文窗口，不产生噪音。

第三，可扩展。 工作区可以无限增长。背景可以写一百份文档，约定可以写几十条规范，但入口文件始终保持精简。新增内容不影响已有任务的上下文质量。

路由机制在实践中怎么用？

一个典型的工作流是这样的：

  1. AI 读入口文件，了解工作区结构
  2. AI 读 artifacts/index.json，了解当前任务状态
  3. AI 根据任务需要，按路径读取 background/ 中的相关背景
  4. AI 读取 conventions/ 中的相关规范
  5. AI 执行任务，更新 artifacts/ 中的状态
  6. 完成后，AI 不再需要保留背景和约定的上下文，可以释放

整个过程，AI 只加载了完成任务所需的最小上下文集合。不多不少。

路由不是新技术，但很少有人把它用在 AI 协作上。

互联网用 URL 路由页面，操作系统用 PATH 路由文件，代码用 import 路由模块。路由是信息管理的基本手段。但到了 AI 协作，大多数人还在用"全量注入"的方式——把全部信息塞进一个 Prompt，期望 AI 自己处理。

路由机制不是 AI Context Workspace 的发明，但它是让 AI 协作可扩展的关键设计。

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