# context-engineering

Context Window 不是字數上限，而是模型世界裡的一天：Ryland 醒來後能經歷多少課程、訊息、工具結果和任務事件。Token 使用量就是這個世界的時鐘。

清華深圳團隊提出 NLAH（Natural-Language Agent Harnesses）：把 agent 的控制邏輯從程式碼搬進結構化自然語言，再用 IHR runtime 執行。實驗顯示 harness 能徹底重塑 agent 行為模式，但更多結構不一定等於更好表現。Dan McAteer 認為 harness engineering 的重要性不亞於模型能力本身。

每個 token 都是錢、都是延遲、過了某個點還會讓你的 AI 變笨 — 這就是 Context Tax 的三重懲罰。Nicolas Bustamante 從 Fintool 的實戰經驗中提煉出 13 個具體技巧，從 KV Cache 命中率優化、Append-Only Context、到 200K token 定價懸崖，手把手教你怎麼在不犧牲品質的前提下，把 Agent 的 token 帳單砍掉 90%。這不是理論文，這是真金白銀的省錢指南。