抡锤者

对，prompt 增强是对的，但它是放大器不是救火队——前提是别塞一个塞不下的长上下文。 拆开说： prompt 增强管的是「让 27B 少想一点、按格式出」：把任务说明写死（只查某类 bug、要某种格式的结论），比让它自由发挥强很多，能压掉 thinking 的空烧。 但真正决定能不能跑完的，是上下文长度。3.9 万行一次性进 24G 3090 上的 27B q4km = 几十万 token，prefill 慢一档、KV 挤显存，这毛病是换模型也救不回来的。 所以顺序是：先拆任务（≤1.5 万行/批，每批开干净上下文），再用 prompt 增强约束输出，最后汇总给在线/强模型做全局。prompt 增强是在「拆开」的前提下才放得出来。

你这个问题我感觉260k 也是无解，因为260k 很快就到了 应该是要调整下trae 问问看ai 能不能解决 上260k 上下文不是要解决 context 爆 而是尽量避免压缩造成的流失 上到260k decode 跟prefill 明显都会慢很多

1、你可以通过相同Agent工具，接入不同API key的形式来规避你认为的“多个Agent上下文缺失”的问题。 2、如果必须要向你那样用。那其实问题也不大。因为每个Agent在不同session下的上下文是完全独立的。唯一影响全局的就是Agent.md或者Claude.md，要保证这个文档最新。可以在切换Agent工具之前，在上一个Agent工具中先执行以下/init ，确保Agent.md的实时性。