🔧Context Management Workshop - zh

📚 简介

本 workshop 通过 9 个渐进式模块，掌握 Python Context Manager 的核心概念和实用技巧，适用于 LLM 应用开发。

1. 基础概念

2. 大语言模型会话管理器

3. 异步管理器

4. 智能会话

5. 嵌套管理器

6. MCP 实现

7. AsyncExitStack 与 @asynccontextmanager 对比分析

8. 本地 MCP 集成

9. 设计模式分析

🎯 学习路径

01. 基础概念 (01_basic_concepts.py)

• Context Manager 的工作原理

• @contextmanager 装饰器使用

• setup -> use -> cleanup 模式

• 基础计时器和临时配置示例

运行： python 01_basic_concepts.py

02. LLM 会话管理 (02_llm_session_manager.py)

• LLM 会话生命周期管理

• Token 计算和成本追踪

• 异常处理和状态恢复

• 生产级应用示例

运行： python 02_llm_session_manager.py

03. 异步管理器 (03_async_manager.py)

• @asynccontextmanager 使用

• GPU 资源池管理

• 异步 LLM 会话处理

• 并发任务协调

运行： python 03_async_manager.py

04. 智能感知 (04_smart_session.py)

• contextvars 全局状态管理

• 自动会话感知机制

• 无需手动传递参数

• 灵感来源：llamabot 项目

运行： python 04_smart_session.py

05. 嵌套组合 (05_nested_managers.py)

• 多层 Context Manager 嵌套

• 预算控制 + 性能监控 + 会话管理

• 企业级系统资源管理

• 复杂场景的最佳实践

运行： python 05_nested_managers.py

06. MCP 协议实现 (06_mcp_implementation.md)

• Model Context Protocol 详细解析

• 企业级 AI 上下文管理标准

• 多传输层支持（stdio/SSE/WebSocket）

• AsyncExitStack 高级资源管理模式

• 与 llamabot、OpenAI SDK 的对比分析

阅读： 查看 06_mcp_implementation.md 文档

07. AsyncExitStack vs @asynccontextmanager (07_asyncexitstack_vs_asynccontextmanager.py)

• 两种异步上下文管理方式的详细对比

• 单个资源 vs 多个资源管理

• 动态资源管理和错误处理

• 组合使用的最佳实践

运行： python 07_asyncexitstack_vs_asynccontextmanager.py

08. 本地 MCP 集成实战 (08_local_mcp_integration.py)

• 本地集成多个 MCP 服务的实际场景

• 开发环境和生产环境的服务编排

• Context Manager 在 MCP 集成中的必要性

• 错误示例 vs 正确示例对比

运行： python 08_local_mcp_integration.py

09. 设计模式分析 (09_design_patterns_analysis.md)

• Context Manager 中体现的设计模式深度解析

• Template Method、Builder、Composite 等模式协同

• 企业级架构中的模式应用价值

• 多模式协同的设计思想和实践指导

阅读： 查看 09_design_patterns_analysis.md 文档

🚀 快速开始

# 克隆项目
cd workshops/context_workshop

# 按顺序运行所有模块
python 01_basic_concepts.py
python 02_llm_session_manager.py
python 03_async_manager.py
python 04_smart_session.py
python 05_nested_managers.py

💡 实际应用场景

• 文件操作：with open() as f

• 数据库连接：会话管理和事务控制

• LLM API 调用：成本追踪和会话管理

• GPU 资源：异步资源池管理

• 临时配置：测试环境配置切换

• 性能监控：自动计时和资源统计

🔗 相关项目

• llamabot：使用 PromptRecorder Context Manager 自动记录 LLM 对话

• OpenAI Agents SDK：RunContextWrapper 管理 LLM 运行时上下文

• Model Context Protocol (MCP)：Anthropic 开放标准，企业级 AI 上下文管理协议

• FastMCP：简化 MCP 服务器开发的 Python 框架

✅ 关键要点

1. Context Manager 确保资源的正确获取和释放

2. yield 语句 分隔 setup 和 cleanup 阶段

3. finally 块 保证清理代码始终执行

4. 异步支持 适用于高并发和资源密集型场景

5. contextvars 实现全局状态感知和自动上下文传递

6. 嵌套组合 提供强大的多层资源管理能力

7. MCP 协议 标准化的企业级 AI 上下文管理解决方案

8. 设计模式协同 Context Manager 是多个设计模式优雅组合的典型范例

这些模式在生产环境中被 llamabot、OpenAI SDK、Model Context Protocol 等知名项目广泛使用！

🎯 设计模式精髓

Context Manager 体现了多个经典设计模式的协同应用：

• Template Method - 定义固定的资源管理算法骨架（Setup → Use → Cleanup）

• Builder Pattern - AsyncExitStack 逐步构建复杂资源结构

• Composite Pattern - 嵌套结构形成层次化的资源管理树

• Facade Pattern - 为复杂子系统提供简化的统一接口

• Strategy Pattern - 不同场景下的不同资源管理策略

• Observer Pattern - 监控和观察资源使用状态

• Factory Pattern - 动态创建适合的资源管理器

这种多模式协同的设计思想是现代企业级软件架构的核心理念！