环境就是新的边界： 用可编程应用交付管理 AI 代理
在 AIOps 领域流传着一个长期且危险的误解： “MCP 仅仅是另一个 API。”
当然。 SOAP 其实就是自以为了不起的 XML。
基于代理的架构，尤其是建立在模型上下文协议（MCP）上的架构，依赖于在每个请求中传递的明确上下文块。 这不是神经直觉或“LLM记忆”。 它是序列化、结构化且可操作的上下文——想象成JSON，而不是模糊的感觉——随每次调用传递，帮助代理跟踪目标、角色、策略和工作流状态。
但事实是：环境在不断变化。 当环境变化时，您的代理不仅会变得困惑。 它们还会自信地出错、行动不可预测，甚至存在严重风险。
问题是，那些已经在尝试和部署 AI 代理的人已经领先于趋势。 他们确实如此。 我们最新的研究显示，9% 的人已将 AI 代理投入生产，29% 有了明确的推进计划，还有 50% 正处于“初期阶段”摸索中。 只有 11% 甚至还没开始考虑 AI 代理。
他们的行动速度很快。 比行业整体更快。
没有真正有效的合规工具，也缺乏安全保障和最佳实践。 几乎没有成熟的解决方案能应对新技术带来的安全风险。
除了可编程以外。 是的，这正是您的应用交付和安全平台大显身手的地方。 它不仅仅是通道，而是能够编程的认知卫生和环境管理守护者。
上下文是如何传递的
上下文绝非抽象存在。 它直接体现在负载中。 真实的 MCP 请求示例如下：
POST /agent/v1/invoke HTTP/1.1
主机名：agentmesh.internal
授权： Bearer xyz123
Content-Type: application/json
X-MCP版本： 1.0
{
"上下文": {
"user": { ... },
"目标": "…",
"prior_messages"：[ ... ]，
"task_state": { ... },
"安全": { ... }
},
"input": { "prompt": "现在用一张简洁图表来直观展示它。" }
}
此上下文块不可或缺。 它是代理的工作记忆。 它包含代理“掌握”的所有信息及其将依据的所有假设。 每一次跳转都会将其携带向前：未压缩，有时未经验证，而且几乎每次都会变得越发陈旧。
情境变化的原因及其重要性
正是这些累赘最终引发了上下文漂移。 上下文漂移发生在以下情况：
- 用户离开后，旧的目标和任务状态依然保留。
- 之前的信息累积过多，让请求变得臃肿并误导代理。
- 安全标签出现在不该存在的地方。
- 多个代理同时更新同一个线程，却没有清理冗余内容。
当代理#4拿到接力棒时，它根据过时的指令、陈旧的访问权限和无人关心的“目标”做决定。 代理不会抱怨。 它们自信地保持错觉，然后把混乱继续传给下一个。
可编程能力： 你真正需要的上下文管理器
如果你还把应用交付平台仅仅看作负载均衡器，祝贺你。 你还在下跳棋，而其他人已经开始下象棋了。
在代理架构中，只有可编程应用交付层具备以下特点：
- 全面掌握每个请求
- 您有权检查、转换、阻止或清理上下文
- 不依赖任何单一代理的观点或记忆
边缘的上下文截断
别让代理每次请求都背负整个人类历史。
- 将
prior_messages精简为最近的 N 次交流。 - 自动根据时间或状态变更使目标失效。
- 当意图从
继续切换到新任务时，清除task_state。
现在，您在代理处理输入前就已严格控制内存使用和认知管理。
分类与策略实施
如果您的上下文块显示security.classification = confidential，而您即将调用公共摘要 API，那您需要在边缘部署一套可编程策略执法，来屏蔽、编辑或隐藏敏感字段，并在每个请求上校验访问权限。 大型语言模型（LLM）不会质疑您的策略；它们只会泄露信息。
意图漂移检测
用户是否从“总结季度指标”转向“制作幻灯片”？ 上下文需要重新置零，而非简单累计。 当请求意图发生变化，但上下文仍包含过时的目标和任务状态时，就要清除上下文并重新开始。 这样能避免代理用今天的数据解决昨天的问题。
遥测与偏差监控
您的应用交付层应当持续监控：
- 上下文块的标记大小随时间变化
prior_messages增长率- 每个代理的目标与任务不匹配模式
你能在上下文膨胀和偏离爆发前及时识别它们。 当领导质问你的“自主代理”为何像自负的实习生时，监控能帮你给出确切答案。
您需要的是上下文管理器，而不仅仅是防火墙
大型语言模型会无差别地吸收你提供的所有上下文，如果不加以控制，会导致混乱。 代理不会提醒你上下文偏离、目标陈旧或任务记录变得无效。 你必须让可编程交付层承担这个责任，并做到位。
它是最后一个保持中立、全局掌控并执行策略的层级。
在智能代理时代，您的应用交付平台不仅仅是流量路由。 它是您的语义防火墙、合规守卫，更是防止代理拥有根权限而自大撒谎的最后一道防线。
因为一旦让漂移和膨胀占上风，你就失去主动权。 你不仅需要掌控，还要信任整个 AI 体系。