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  • 上下文的定义与表示

上下文的定义与表示

1. 上下文的基本概念

上下文(Context)是指在特定时间点或场景中,能够影响系统行为或决策的所有相关信息的集合。在MCP框架中,上下文是动态的、结构化的数据载体,包含但不限于:

  • 环境状态(如时间、位置、设备信息)
  • 用户特征(身份、偏好、历史行为)
  • 任务目标(当前会话意图、业务流程状态)
  • 系统交互历史(对话记录、操作日志)

2. 上下文的表示形式

MCP采用分层表示法实现灵活性与可扩展性:

2.1 结构化表示

{
  "context_id": "uuidv4",
  "metadata": {
    "timestamp": "ISO8601",
    "source": "mobile_app_v2.3"
  },
  "user": {
    "id": "user_123",
    "preferences": {"language": "zh-CN"}
  },
  "session": {
    "active_goal": "flight_booking",
    "step": "select_seat"
  }
}

2.2 动态属性类型

类型描述示例
静态上下文长期稳定的属性用户注册信息
瞬态上下文短期有效的临时状态当前购物车中的商品
派生上下文通过计算生成的复合指标用户兴趣画像(实时更新)

3. 上下文建模原则

  1. 最小完备性
    只包含必要字段,避免信息过载
  2. 显式关联
    使用context_graph记录实体间关系
  3. 版本感知
    每个上下文对象包含schema_version标识

4. 特殊上下文类型

  • 全局上下文:跨会话共享的基础配置
  • 私有上下文:加密存储的敏感信息
  • 影子上下文:用于A/B测试的并行上下文副本

设计提示:建议采用Protocol Buffers进行二进制序列化,相比JSON可减少40%以上的传输开销。

5. 上下文标识机制

通过三级标识符确保唯一性:

  1. namespace(租户/应用维度)
  2. scope(用户/设备维度)
  3. instance_id(具体上下文实例)

这种表示方法使得MCP能够:

  • 支持毫秒级上下文检索
  • 实现跨系统的上下文融合
  • 保持向后兼容的演化能力

该内容包含技术规范、最佳实践和可落地的实现建议,后续可通过添加具体框架(如TensorFlow Extended的上下文管理案例)进一步增强实用性。
Last Updated:: 5/15/25, 7:06 PM