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🌟 背景：从 8K 到 1M，上下文记忆的难题

一、三层智能体架构概览

二、Level 1：关键词驱动的快速检索

三、Level 2：智能分块过滤 + 再检索

四、 Level 3：多跳推理智能体（ReAct + 工具调用）

五、 总结：从RAG到Agent，构建百万级理解力

📌点评

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近年来，大语言模型（LLMs）在上下文处理能力上不断突破，从8K、32K直至百万 Token 上下文。阿里 Qwen 系列的最新进展之一，就是借助 Qwen-Agent 构建能处理 百万字级别上下文 的智能体。

本文将带你系统理解 Qwen-Agent 中「多层级智能体」的构建过程，揭示其如何将一个原生仅支持 8K 上下文的模型，拓展为具备 1M 理解力的强大系统。

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🌟 背景：从 8K 到 1M，上下文记忆的难题

大模型的能力，受限于其上下文窗口。当前主流 LLM（如 ChatGPT、Claude、Qwen）普遍支持 8K ~ 128K token，但面对真实应用中百万字级的文档、数据集或对话历史，原生模型往往力不从心。

解决之道之一是：用多个 Agent 构建分层理解能力 + RAG（检索增强生成）+ 工具调用 + 精细微调，形成多级处理系统，实现对长文本的“碎片理解 + 逐步推理 + 上下文整合”。

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一、三层智能体架构概览

Qwen-Agent 的智能体系统设计分为三个复杂度逐级提升的层级：

层级	名称	作用简述
Lv1	基础检索智能体	快速定位关键词块，构建初步语义索引
Lv2	分块过滤智能体	精确筛选相关块，提升召回精度
Lv3	多跳推理智能体	子问题拆解 + 工具调用 + 思维链

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二、步骤 1：关键词驱动的快速检索

最基础的思路是构建一个轻量级的 RAG 检索智能体，它将百万字文本分割成 512 字的块，通过关键词驱动的 BM25 检索来快速锁定最相关内容：

✨ 三步流程：

1. 抽离查询信息与指令信息
   将用户输入中的查询语义与格式化指令拆解，例如：

{
  "信息": ["自行车是什么时候发明的"],
  "指令": ["用2000字回答", "用英文回复"]
}

     2.多语言关键词生成
        利用语言模型，将语义信息转化为中英关键词：

{
  "关键词_英文": ["bicycles", "invented", "when"],
  "关键词_中文": ["自行车", "发明", "时间"]
}

 

       3.BM25 检索匹配文档块
         采用 BM25 等 IR 工具，在分块后的语料中进行关键词匹配，召回最相关的若干块，供后

         续生成使用。

✅ 优势：快速、高覆盖率
⚠️ 局限：关键词匹配不够智能，容易遗漏潜在相关内容。

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三、Level 2：智能分块过滤 + 再检索

在实际检索中，关键词召回常常会错过语义关联但关键词不匹配的内容。因此，Qwen-Agent 提出更精细的「块级语义过滤 + 二次检索」策略：

🧩 三步策略：

1. 模型评估每块相关性
   对每个 512 字块，模型判断其是否与查询相关：

   • 若无关，则输出 “无”

   • 若相关，输出相关语句片段

2. 提取“相关句子”再检索
   将相关块中的句子作为新搜索 Query，重新使用 BM25 检索，扩大语义范围。

3. 组装8K上下文用于生成
   将最终选出的块拼接组成最大 8K token 的上下文，送入模型进行答案生成。

✅ 优势：提升检索精准率，显著减少误召与漏召
⚠️ 成本：需要运行多个模型调用，但可并行化处理

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四、 Level 3：多跳推理智能体（ReAct + 工具调用）

一些复杂问题无法在一个子问题中解决，需要模型具备多步逻辑思维链能力（multi-hop reasoning）。

Qwen-Agent 的解决方式是：把 Level-2 智能体封装成一个“工具”，供 Level-3 的主智能体调用，实现分阶段问答。

🔧 推理流程：

Lv3 智能体收到问题 P
while P 无法直接回答:
    拆解为子问题 Q
    调用 Lv2 工具：搜索 + 回答 Q
    将答案加入上下文记忆
生成最终答案

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示例问题：

“与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么？”

Lv3 智能体思考路径：

1. 子问题1：第五交响曲是什么时候创作的？（19世纪）

2. 子问题2：19世纪有哪些交通工具？（自行车、火车等）

3. 回答原始问题

✅ 优势：具备强逻辑推理与多轮信息整合能力
⚠️ 成本：推理链条长，对模型记忆和控制能力要求高

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五、 总结：从RAG到Agent，构建百万级理解力

Qwen-Agent 的思路启发我们：

要让 8K 模型理解百万字上下文，不一定靠扩张模型参数，而可以靠精心设计的“智能体系统”，实现“先切片、后理解、再组合”。

层级	核心作用	技术点
Lv1	快速匹配、语义定位	关键词提取 + BM25
Lv2	精准过滤、上下文组装	语义评估 + 分块重检索
Lv3	多跳思维、工具组合调用	ReAct + Function Call

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📌点评

Qwen-Agent 的设计理念不是孤例，它代表了一个趋势 —— 从「大模型单体」走向「智能体协作系统」。随着上下文需求越来越复杂，我们需要的不只是更大的窗口，而是更精巧的数据调度、更聪明的推理路径和更可控的Agent系统。

如果你正在构建自己的长文本问答系统、企业文档RAG方案，强烈推荐借鉴 Qwen-Agent 的分级思维！