渐进式信息披露

概述

渐进式信息披露是一种信息架构设计原则，通过按需加载而非一次性提供全部信息，降低上下文窗口压力，提升AI Agent处理效率。

关键内容

1. 核心理念：
2. 避免一次性将所有文档塞给AI Agent
3. 根据当前任务按需加载相关信息

4. 将信息供给从"一次性灌入"变为"按需拉取"

5. 实现策略：

6. 结构化组织：使用docs/目录按主题组织文档（如OpenAI实践）
7. 技能机制：如Claude Code的skills机制，技能描述仅占用少量token，需要时才加载完整内容
8. 模块化设计：将信息分解为独立、可重用的模块

9. 按需加载：Agent根据当前任务需求加载相应文档

10. 优势：

11. 大幅降低上下文窗口的压力
12. 提高AI Agent处理效率
13. 减少无关信息干扰
14. 更好的可维护性
15. 避免信息过载导致的决策质量下降

16. 支持更复杂和长篇的开发任务

17. 在Harness Engineering中的应用：

18. 作为Harness框架的关键设计模式之一
19. 在Harness分层架构中的具体实现
20. 支持Agent在复杂项目中的高效运作
21. 优化资源利用和响应时间

来源

• Harness Engineering的本质是什么？ - riba2534 的回答 — 关于渐进式信息披露的描述
• Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World — OpenAI官方文章

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