简述

Context Engineering（上下文工程）正在成为AI领域的新热点技术。它不再是简单的"提示词工程"，而是一套系统化的方法论，专注于为大语言模型动态构建最优的上下文环境。就像Andrej Karpathy所说："LLM就像新型操作系统，模型是CPU，而Context window就是RAM。"Context Engineering正是这个"RAM"的精妙管理艺术，它让AI应用从简单的问答升级为复杂的智能系统。本文将深入浅出地解释这一前沿技术的核心概念、应用场景和未来趋势。

一、Context Engineering的定义和核心概念

想象一下，你正在和一位经验丰富的专家顾问对话。这位顾问不仅能回答你的问题，还能记住你们之前的对话，了解你的背景，查阅最新的资料，调用各种专业工具，并且始终以你喜欢的方式来组织回答。这就是Context Engineering要实现的效果。

Context Engineering是一种系统化的方法论和技术栈，其核心目标是在与大语言模型（LLM）交互时，动态地、精准地为其构建和提供最相关、最优质的上下文信息，从而让模型能够生成更准确、更可靠、更具个性化的回答。

用一个生活化的比喻来理解：如果说传统的Prompt Engineering像是给朋友发短信提出请求，那么Context Engineering就像是为一个智能助手配备了完整的办公环境——不仅有基础的工作指南，还有历史档案、实时信息源、专业工具，以及根据具体情况动态调整工作方式的能力。

从技术角度看，Context Engineering将上下文定义为动态结构化信息组件的集合，而非静态字符串。它通过智能化的信息管理，确保LLM在每个推理步骤中都能获得恰到好处的上下文支持。

二、技术背景和发展历程

Context Engineering的兴起并非偶然，它是AI技术发展的必然产物。

从单轮对话到复杂系统

早期的AI应用主要集中在单轮问答场景，比如翻译一段文字、写一封邮件或者回答一个知识性问题。这些场景下，传统的Prompt Engineering已经足够应对——你只需要精心设计一个提示词，就能得到满意的结果。

但随着AI应用向更复杂的场景扩展，传统方法的局限性开始显现：

• 企业级应用需要AI记住用户的历史偏好
• 客服系统要求AI理解多轮对话的上下文
• 代码助手需要理解整个项目的架构和规范
• 决策支持系统要求AI整合多源数据进行综合分析

技术演进的里程碑

2024-2025年，Context Engineering成为继Prompt Engineering之后的新技术热点。学术界已有1400多篇相关研究论文，工业界也涌现出Claude Code、LangChain等实际应用框架。

这一技术的发展得益于几个关键突破：

• LLM能力的飞跃：模型的推理能力和上下文处理能力大幅提升
• RAG技术的成熟：检索增强生成技术让外部知识整合成为可能
• Multi-Agent架构：多智能体系统需要更精密的上下文协调机制
• 企业级需求：真实业务场景对AI系统提出了更高的要求

三、核心原理和方法

Context Engineering的核心在于构建一个智能的"信息管理系统"，这个系统知道在什么时候、以什么方式、为AI提供什么样的信息。

系统架构原理

正如Andrej Karpathy的比喻，在Context Engineering的架构中：

• LLM充当CPU角色：作为强大的通用推理引擎，负责处理信息、做出决策、生成内容
• Context Window充当RAM角色：作为工作内存，存储当前任务所需的所有信息
• 外部系统充当存储设备：包括知识库、数据库、工具集等，提供丰富的信息来源

这种架构的巧妙之处在于，它让AI系统能够像人类专家一样工作：需要某个信息时就去查阅，需要使用工具时就去调用，而且能够根据任务的变化动态调整自己的"工作环境"。

四核心策略

Context Engineering基于四个核心策略，我们称之为"WSCI"策略：

Write（撰写）：创建清晰、准确的系统指令和任务描述。这不仅仅是写提示词，而是定义AI的角色、约束条件、工作方式和输出标准。

Select（选择）：从海量信息中智能筛选出与当前任务最相关的内容。这包括检索知识库、筛选历史对话、匹配用户偏好等。

Compress（压缩）：将冗长的信息压缩为精炼的要点，在保持关键信息的同时，优化token使用效率。

Isolate（隔离）：排除无关或干扰信息，确保AI专注于当前任务，避免"注意力分散"。

六层上下文模型

Google DeepMind提出了一个更加精细的六层上下文模型，为Context Engineering提供了标准化的架构参考：

这个模型的优势在于职责分离和模块化管理。每一层都有明确的功能定位，可以独立优化和维护，同时层与层之间保持清晰的信息流向关系。

四、实际应用场景和案例

Context Engineering的真正价值体现在实际应用中。让我们看看它在不同领域的应用：

企业级AI助手

以金融顾问机器人为例，它需要整合：

• 用户档案：投资偏好、风险承受能力、历史投资记录
• 市场数据：实时股价、财经新闻、分析师报告
• 法规信息：最新的金融政策和合规要求
• 工具系统：风险计算器、投资组合分析工具

Context Engineering让这个系统能够像真正的人类顾问一样，在给出投资建议时综合考虑所有相关因素。

智能客服系统

传统客服机器人只能处理标准化问题，而基于Context Engineering的智能客服能够：

• 记住整个对话的来龙去脉
• 理解用户的情绪变化和真实需求
• 动态查询产品信息和历史工单
• 根据问题复杂度决定是否转人工

AI编程助手

像Claude Code这样的编程助手，需要理解：

• 整个项目的代码结构和架构设计
• 编程规范和团队约定
• git历史和代码变更记录
• 相关文档和注释信息

Context Engineering让AI助手能够生成符合项目风格、考虑到现有架构的代码建议。

五、与相关技术的对比

Context Engineering vs Prompt Engineering

很多人会问：Context Engineering和Prompt Engineering有什么区别？

范围差异：

• Prompt Engineering专注于单次交互的指令优化
• Context Engineering关注整个系统的信息环境管理

复杂度差异：

• Prompt Engineering适合简单、独立的任务
• Context Engineering适合复杂、系统性的应用

技术深度差异：

• Prompt Engineering主要是"艺术"——依赖经验和技巧
• Context Engineering更多是"工程"——需要系统化的设计和架构

打个比喻：如果Prompt Engineering是"写一张纸条"，那么Context Engineering就是"设计一套办公流程"。

与RAG技术的关系

RAG（检索增强生成）可以说是Context Engineering的一个重要组成部分，但Context Engineering的范围更广：

• RAG主要解决外部知识整合问题
• Context Engineering解决整体信息环境的优化问题

RAG是Context Engineering工具箱中的一个重要工具，但不是全部。

六、未来发展趋势

Context Engineering代表了AI应用开发的未来方向，几个关键趋势值得关注：

1. 标准化和规范化

随着技术的成熟，我们将看到：

• 统一的Context Engineering框架和协议
• 标准化的上下文模型和接口
• 行业级的最佳实践和规范

2. 自动化和智能化

未来的Context Engineering系统将更加智能：

• 自适应上下文管理：根据任务和用户自动调整上下文策略
• 递归涌现：AI系统能够自主优化自己的上下文结构
• 预测性信息加载：提前准备可能需要的信息

3. 多模态整合

Context Engineering将扩展到多模态场景：

• 整合文本、图像、音频、视频等多种信息类型
• 支持更丰富的交互方式和应用场景

4. 成本优化

技术的发展将带来效率提升：

• 更高效的信息压缩和表示方法
• 智能的缓存和复用机制
• 动态的资源分配和优化

七、学习建议和资源

对于想要学习Context Engineering的读者，建议按照以下路径进行：

基础阶段

1. 理解核心概念：从Prompt Engineering的基础开始，理解其局限性
2. 学习LLM原理：了解大语言模型的工作机制和上下文窗口的概念
3. 实践简单案例：从单一功能的Context Engineering开始实践

进阶阶段

1. 掌握四核心策略：深入理解Write、Select、Compress、Isolate的应用
2. 学习RAG技术：掌握检索增强生成的原理和实现
3. 构建复杂系统：尝试设计多层次的上下文架构

高级阶段

1. Multi-Agent系统：学习多智能体协作的上下文管理
2. 性能优化：掌握成本控制和效率提升的技巧
3. 行业应用：在具体业务场景中实践Context Engineering

推荐学习资源

入门资源：

• Philipp Schmid的《The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering》
• LangChain官方文档中的Context Engineering指南

技术实现：

• GitHub项目：context-engineering-intro-zh（中文资源）
• OpenManus开源智能体框架
• MCP（Model Context Protocol）协议文档

学术资源：

• arXiv论文：《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》
• Google DeepMind关于六层上下文模型的研究报告

结语

Context Engineering不仅仅是一个技术概念，它代表了我们思考AI应用的方式的根本转变。从简单的"问答"模式，到复杂的"协作"模式；从静态的"指令"执行，到动态的"环境"适应。

正如软件工程改变了我们构建软件的方式一样，Context Engineering正在改变我们构建AI应用的方式。它要求我们不仅要会写代码，还要会设计信息架构；不仅要优化算法，还要管理知识流动；不仅要关注功能实现，还要考虑用户体验。

在这个AI快速发展的时代，掌握Context Engineering不仅是技术人员的必备技能，也是所有希望有效利用AI工具的专业人士的核心能力。它将帮助我们构建更智能、更可靠、更有价值的AI应用，真正实现人工智能为人类服务的愿景。

未来已来，Context Engineering正在重新定义AI应用的可能性边界。让我们一起迎接这个充满机遇的新时代。

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参考资料

1. Andrej Karpathy关于Context Engineering的观点和定义
2. LangChain：《The rise of “context engineering”》
3. Google DeepMind：六层上下文模型研究
4. Philipp Schmid：《The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering》
5. arXiv论文：《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》(2507.13334)
6. GitHub项目：kaqijiang/context-engineering-intro-zh
7. GitHub项目：davidkimai/Context-Engineering
8. 多个Context Engineering实践案例和技术博客