身处AI浪潮之中，提示词工程、RAG、记忆这些术语或许已不陌生，但上下文工程（context engineering）这一领域却尚未引起广泛关注。 上下文工程（context engineering）这一领域却尚未引起广泛关注。

事实上，上下文工程并非新兴概念，近两年来众多智能体开发者始终对其保持密切关注。至于它与提示词工程、RAG等技术的关联及重要性，可通过以下图表一目了然地呈现。

在传统提示工程里，开发者往往聚焦于精心雕琢提示语，盼着借此获取更优答案。但随应用复杂度持续攀升，单纯依靠提示难以适配现代智能体需求的问题，渐渐凸显出来。到如今 为智能体提供完整、结构化的上下文信息，其重要性已远超那些精巧设计的提示词 。

一言以蔽之，上下文工程就是为满足上述需求才出现的。

简单来说，上下文工程就是构建动态系统，把合适的信息和工具，按正确格式提供给LLM，使LLM可以合理完成任务 。

多数情形下，智能体执行任务不尽人意，核心缘由是没把恰当的上下文、指令和工具传递给模型。LLM 应用正从单纯的提示，过渡到更复杂、动态的智能系统形态 。

基于以上原因，上下文工程已成为AI工程师提升专业能力的重点发展方向。

上下文工程的具体定义是什么？

上下文工程致力于构建灵活可变的系统，通过精准匹配信息格式，为大语言模型（LLM）供给有效的信息与工具资源，从而助力其顺利达成任务目标。

上下文工程可视为一套完整的系统解决方案。随着智能体应用场景日趋复杂，其上下文信息来源愈发多元，既包含开发者构建的基础框架、用户动态输入，也涵盖历史交互痕迹、工具运行结果及第三方数据等。若想实现这些信息的有序整合与高效利用，必然需要一套复杂且专业的系统支撑。

上下文工程具有动态特性。由于大量上下文信息处于持续变化、实时生成的状态，因此在构建最终提示时，不能依赖固定的静态模板，而需要采用动态化的逻辑来应对。

准确信息的提供至关重要。智能体系统运行效果差，最常见的症结就在于缺失正确的上下文。大语言模型（LLM）无法洞悉人类思维，所以必须向其明确传递精准信息。毕竟在信息处理中，输入质量直接决定输出结果，低质量的输入只能换来毫无价值的反馈。

合理的工具支持是必要条件。由于LLM无法单纯依靠输入数据解决全部问题，在这些超出其原生能力范围的任务场景下，若想充分发挥LLM的效能，就需要为其配备适用的工具。无论是用于信息获取、任务执行，还是其他中间环节的辅助，这些工具都至关重要。可以说，在优化LLM任务处理能力方面，工具配备与信息供给同样关键。

规范的格式是交互基础。和人际沟通需注意表达逻辑类似，与LLM进行交互时，信息传递格式至关重要。特别是在LLM调用工具的过程中，规范设置工具的输入参数，是保障工具正常运作的必要条件。

上下文工程重要性工程在哪里？

在智能体系统运行失效的场景中，LLM通常是问题的关键所在。基于第一性原理进行深度拆解，LLM的错误可归因于两个核心因素:

一方面底层模型自身有漏洞，另一方面是模型能力不足以支撑任务。

底层模型在上下文传递环节出现缺失或偏差，使得最终输出无法达到预期的正确性。

伴随技术的不断精进，更多时候（特别是当模型变得更为强大时），模型错误多由第二个原因引发。致使模型性能降低的上下文传递问题，一般由以下因素导致：

上下文的缺失意味着模型未能接收到做出正确判断所需的完整信息。毕竟模型无法洞悉人类思维，若缺乏正确的上下文输入，它根本无法感知相关信息。

若上下文格式不正确，就会影响模型表现。这和人类沟通同理，表达形式会决定交流效果——数据传递给模型时，其格式精准度直接关系到模型的输出结果。

下文工程和提示工程不同点具体是什么?

为什么要推动从提示工程到上下文工程的变革？在智能模型发展的早期阶段，开发者往往将重心放在设计巧妙的提示词上，试图借此优化模型输出。但随着应用场景的复杂化，如今愈发明确：唯有提供完整、结构化的上下文信息，才能满足复杂任务需求，这远比精巧的提示措辞更具价值。

提示工程本质上是上下文工程的一个分支。即使手头有完整的上下文信息，如何将其组合成有效的提示仍是关键。二者的本质区别在于，提示工程聚焦于单个输入数据的优化，而上下文工程则需要管理动态数据集，并进行正确的格式处理 。

上下文的重要内容之一，便是指导LLM具体表现的核心指令。实际上，这一要素在提示工程中也发挥着关键作用。

优质的上下文工程应当涵盖：

• 关于工具的应用：智能体在检索外部信息时，需要依赖特定工具实现数据获取；而工具反馈的信息，必须经过格式调整，确保LLM能够准确理解并处理。

• 短期记忆管理：在长时间对话过程中创 建对话内容的精简摘要，便在后续交互中调用 。

• 关于长期记忆：一旦用户在之前的交流中表明过喜好倾向，就应当提取并利用这些数据。

• 提示工程设计：在生成提示信息时，要将智能体的操作要求进行清晰、完整的表述。

• 信息检索：通过动态方式获取相关数据，并在激活LLM前将信息补充到提示语句内。

---

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

2025最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2025最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享