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论文解决了什么问题
AI Agent 的可靠性问题通常被归因于模型能力或提示词设计，但实际失败往往源于上下文工程缺陷——包括模糊的角色定义、缺失的护栏、冲突的指令、薄弱的工具 schema、不足的 grounding、注入漏洞和低效的 token 使用。现有评估方法多在部署后检测行为失败，无法隔离失败是否源自上下文本身，造成运维盲点。本文要回答的核心问题是：上下文工程质量能否作为独立的领先指标，预测 Agent 的下游行为表现？
核心方法
作者定义上下文工程质量为七项标准构成的可测量构念：角色清晰度、护栏覆盖、指令一致性、工具 schema 质量、grounding 充分性、注入防御和 token 效率。该构念在开源框架 ProofAgent-Harness 中实现，采用多评审共识打分机制，关键设计是上下文评分与行为指标、发布决策完全隔离，确保非循环验证。实验在受监管 Agent 领域进行，固定模型不变，仅将上下文质量分为 poor、structured、hardened 三个层级进行受控变化，测试上下文质量改进是否对应独立行为结果的改进。
实验结论
- Grounding 充分性预测幻觉抵抗，护栏覆盖预测操纵抵抗，指令一致性预测指令遵循，工具 schema 质量预测工具使用
- 最弱上下文可能 token 成本最低但产生最危险行为，表明上下文质量是独立于成本的可靠性信号
适合谁阅读
AI Agent 系统开发者Agent 可靠性与治理研究者上下文工程实践者上下文工程Agent 系统
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- Fouad Bousetouane
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2607.14275