数据少的时候，这个办法很顺。表头、数据、公式一次性进入上下文，模型回答也像模像样。

等文件变成十几张工作表、几万行数据，麻烦就来了：

• 请求体越来越大；

• 首次响应越来越慢；

• Token 成本直线上升；

• 模型开始关注无关区域；

• 同一个问题，回答变得不稳定。

最反直觉的一点是：给模型的信息越多，它不一定越懂当前任务。

“完整数据”不等于“有效上下文”

用户选中一列，然后说“找出异常值”。

这一轮真正有用的信息可能只有：

• 当前工作表名称；

• 当前选区；

• 选区表头；

• 数据类型；

• 若干统计值；

• 少量异常样本。

其他工作表的图表、样式、批注和历史数据，对当前任务大多是噪声。

所以 AI 表格需要的不是一次性序列化，而是一套分层上下文。

第一层：先给工作簿地图

第一轮只需要让模型知道“这里有什么”：

{
  "activeSheet": "销售明细",
  "sheets": [
    {"name": "销售明细", "usedRange": "A1:H3200"},
    {"name": "产品", "usedRange": "A1:D180"},
    {"name": "区域", "usedRange": "A1:C35"}
  ],
  "selection": "F2:F3200"
}

SpreadJS 可以通过 getActiveSheet() 获取活动工作表，通过工作表的 getSelections() 获取当前选区，也可以用 getUsedRange() 获取已使用范围。

这几个信息足以让模型建立一张工作簿地图，却不需要把 3200 行销售记录全部发出去。

第二层：按任务取摘要

如果用户要分析 F2:F3200，可以继续提供：

{
  "header": "毛利率",
  "valueType": "number",
  "count": 3199,
  "emptyCount": 12,
  "min": -0.18,
  "max": 0.76,
  "average": 0.23,
  "samples": [0.21, 0.19, -0.18, 0.24, 0.76]
}

这比原始数据更适合做意图判断。

如果模型决定使用 IQR、Z-Score 或业务阈值，再由工具读取必要的数据并计算。也就是说，先用摘要决定下一步，再按需获取明细。

第三层：工具也要渐进加载

上下文膨胀不只来自数据，还来自工具定义。

表格 Agent 做久了，工具很容易从十几个长到上百个：单元格、样式、公式、图表、数据透视表、导入导出、打印、保护、批注……

如果每一轮都把全部工具描述交给模型，会出现两个问题：

1. 工具定义本身占掉大量上下文；

2. 相似工具变多后，模型更容易选错。

更好的方式是把工具做成模块：

基础工具
  - 读取工作簿摘要
  - 读取选区
  - 进入样式模块
  - 进入公式模块
  - 进入图表模块

公式模块
  - 设置公式
  - 批量填充公式
  - 检查公式
  - 返回基础工具

用户说“生成趋势图”，模型先进入图表模块，下一轮才看到图表相关工具。模型每一步只面对当前需要的能力，工具选择反而更稳定。

这其实就是 Agent 的状态机：当前在哪个能力域、已经完成什么、接下来允许调用什么，都需要在请求之间保存。

上下文要能增量更新

另一个容易被忽略的问题是：执行一次工具后，工作簿已经变了。

如果每一步都重新扫描整个工作簿，浪费性能；如果完全不更新，模型又会基于旧状态继续行动。

比较实用的办法是维护“基础摘要 + 最近变更”：

{
  "baseVersion": "wb_1024",
  "recentChanges": [
    {
      "tool": "setFormula",
      "sheet": "销售明细",
      "range": "H2:H3200",
      "status": "success"
    }
  ]
}

模型需要时再读取具体区域。这样既保留连续任务的状态，又不用每轮搬运完整工作簿。

隐私问题也会跟着变简单

减少上下文不只是省 Token。

如果用户只是要设置选区格式，服务端根本不需要看到单元格里的客户名称、手机号或合同金额。前端只上传选区坐标和格式需求，操作仍然可以完成。

这带来一个很实际的设计原则：

能在浏览器端确定性完成的任务，不要为了“让模型更懂”而上传无关业务数据。

上下文最小化，同时也是数据最小化。## 真正的上下文工程，是知道什么不该发

AI 应用早已不只是提示词工程。到了 Agent 阶段，决定效果的往往是上下文如何组织、何时加载、执行后如何更新。

对于表格场景，推荐从这四层开始：

工作簿地图
  -> 当前任务摘要
  -> 按需读取明细
  -> 最近变更增量

工具也采用同样思路：先给入口，再按模块展开。

把整个工作簿和全部工具一次性塞给模型，开发最省事，但运行最昂贵。真正成熟的 AI 表格，应该让模型在每一步只看到“刚好够用”的信息。

这个系列后面会结合 SpreadJS 的活动表、选区和已使用区域，完整实现一次上下文采集，再演示工具模块如何渐进加载。对于正在做 Agent 的前端团队，这部分往往比提示词更值得花时间。

本文对应源码：
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表格AI智能体

本项目基于 TypeScript/TSX 和 SpreadJS，README 已整理工具体系、MCP 配置、受控代码执行、快照与恢复等入口，适合边读代码边验证。本文相关看点：工作簿上下文、12 个模块网关和渐进式工具披露。