2025 Agentic AI核心赛道：上下文工程架构是提升智能体理解能力的关键

引言：Agentic AI的"理解瓶颈"，到底卡在哪里？

你有没有遇到过这样的智能体交互体验？

• 跟客服AI聊退货：“我昨天买的白色连衣裙不合适"→AI回复"请提供订单号"→你发了订单号→AI又问"请问您要退哪件商品？”；
• 用代码助手写程序："帮我优化这个Python排序函数"→AI给出方案→你接着说"把时间复杂度降到O(n log n)“→AI却反问"您指的是哪个函数？”；
• 跟家庭助手聊日程：“明天上午10点提醒我开会"→"好的"→过了5分钟你说"把时间改成11点"→AI回复"请问您要修改什么日程？”。

这些**"上下文断裂"的场景，本质上暴露了当前Agentic AI的核心痛点——"理解能力"不足**。

Agentic AI（智能体AI）的定义是"能自主感知环境、规划决策、执行任务的智能系统"，而"理解能力"是其底层基石：它需要整合多源信息、关联历史交互、适配场景需求，才能真正"听懂"用户的意图。但现实是，大多数智能体的"上下文处理"还停留在"固定窗口内的文本匹配"阶段——要么记不住 long-term 对话，要么理不清跨模态信息（比如用户发的图片+文字），要么不会根据场景动态调整关注点。

如果把Agentic AI比作"大脑"，那么上下文工程架构就是"负责整合记忆、感知和理解的前额叶皮层"。2024年以来，OpenAI、Anthropic、Google等公司的Agentic AI产品（如GPT-4o Agent、Claude 3 Sonnet Workflow）都在悄悄强化这一模块；而2025年，上下文工程架构将成为Agentic AI商业化落地的核心赛道——因为只有解决了"精准理解"问题，智能体才能真正渗透到客服、办公、医疗、工业等复杂场景。

本文将从问题本质→核心概念→架构设计→实践案例→未来趋势，一步步讲清楚：为什么上下文工程是Agentic AI的"理解引擎"？2025年的上下文工程架构需要解决哪些关键问题？如何搭建一个能应对复杂场景的上下文系统？

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一、先搞懂：Agentic AI与上下文工程的底层关系

在展开架构设计前，我们需要先明确两个核心概念的定义，以及它们之间的依赖关系。

1.1 Agentic AI的"理解能力"到底是什么？

Agentic AI的"理解"不是简单的"文本匹配"，而是**“对用户意图的多维度还原”**，具体包含三个层次：

• 场景适配：知道"用户在什么场景下提问"（比如在电商APP里问"退货" vs 在社交APP里问"退货"，场景不同意图不同）；
• 历史关联：能关联"用户过去的交互行为"（比如之前买过什么、问过什么、偏好是什么）；
• 多源整合：能处理"文本+语音+图片+系统数据"等多模态信息（比如用户发了一张破损商品的照片+文字"这个能退吗？"，需要整合图片内容和历史订单）。

这三个层次的核心，都是**“上下文信息的有效利用”**——所谓"上下文"，就是"与当前任务相关的所有先验信息"，包括：

• 短期上下文：当前对话的最近几句内容；
• 长期上下文：用户的历史交互、个人偏好、系统数据（如订单、日程）；
• 场景上下文：当前所在的应用、页面、时间、地理位置；
• 领域上下文：所属行业的专业知识（如医疗领域的疾病术语、电商领域的售后政策）。

1.2 上下文工程架构：Agentic AI的"理解中枢"

上下文工程架构（Context Engineering Architecture）是专门负责"上下文信息的获取、处理、管理、适配"的技术体系，它的核心目标是：
将分散的、异构的、动态的上下文信息，转化为结构化、可检索、能适配的"理解素材"，供Agentic AI的决策模块（如规划器、执行器）使用。

如果把Agentic AI的工作流程拆解为"感知→理解→决策→执行"，那么上下文工程架构就是"理解"环节的核心支撑：

• 感知层（如语音识别、OCR）获取原始信息；
• 上下文工程架构对这些信息进行"清洗→整合→存储→检索"；
• 决策层基于处理后的上下文，生成符合意图的响应。

举个例子：当用户在电商APP里发了一张破损商品的照片+文字"这个能退吗？"，上下文工程架构会做这些事：

1. 获取：从感知层拿到照片（OCR提取商品ID）、文字（NLP提取"退货"意图）、场景信息（当前在"我的订单"页面）、历史数据（该用户3天前购买了这件商品）；
2. 处理：将商品ID与历史订单关联，用图像识别确认商品破损程度，将文字意图与售后政策匹配；
3. 管理：把这些信息存入"短期上下文缓存"（供本次对话使用）和"长期用户画像"（供未来交互参考）；
4. 适配：根据场景（电商售后）调整检索策略，优先匹配"退货政策"和"历史订单"的信息，忽略不相关的广告推送。

没有上下文工程架构，Agentic AI的"理解"就会变成"盲人摸象"——要么遗漏关键信息，要么误解用户意图。

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二、当前Agentic AI的"上下文痛点"：为什么需要重新设计架构？

在讲2025年的架构之前，我们需要先明确：**当前智能体的上下文处理到底有哪些问题？**这些问题正是上下文工程架构需要解决的核心目标。

2.1 痛点1：上下文"断档"——记不住long-term信息

传统的LLM（大语言模型）采用"固定上下文窗口"设计（比如GPT-4o的128k token，约9.6万字），超过窗口的内容会被"遗忘"。但Agentic AI的交互往往是长期、连续的：比如用户跟智能助手聊了一个月，涉及日程、购物、工作等多个话题，传统窗口根本装不下这些信息。

更关键的是，long-term上下文往往是"隐性"的——比如用户之前说过"我对花生过敏"，但今天点外卖时没提，智能体需要主动关联这个信息，提醒商家不要加花生。但传统的上下文处理方式（比如把所有历史对话塞进窗口）会导致两个问题：

• 计算成本飙升：128k token的输入会让LLM的推理时间翻倍；
• 信息过载：无关的历史内容会干扰当前意图的识别（比如用户今天问"外卖推荐"，但历史对话里有"工作会议"的内容，会分散模型的注意力）。

2.2 痛点2：上下文"异构"——处理不了多源信息

Agentic AI的应用场景越来越复杂，需要处理的上下文信息早已不是"纯文本"：

• 电商场景：用户发的商品照片（图像）+订单号（系统数据）+对话历史（文本）；
• 医疗场景：患者的病历（PDF）+症状描述（语音）+检查报告（图像）；
• 工业场景：设备的传感器数据（时序数据）+维护记录（文本）+故障照片（图像）。

这些**异构信息（文本+图像+语音+时序数据）**的整合，是传统上下文处理的"盲区"——传统方法要么只能处理单一模态，要么用简单的拼接（比如把图像描述转成文本塞进窗口），无法真正实现"多模态信息的语义融合"。

比如用户发了一张"快递盒破损的照片"+文字"我的快递坏了"，传统处理方式是用OCR提取照片里的快递单号，然后把"快递单号+文字"塞进LLM窗口。但这样会遗漏照片里的"破损程度"（比如是轻微压痕还是完全裂开），而这个信息对判断"是否能理赔"至关重要。

2.3 痛点3：上下文"僵化"——不会动态适配场景

不同场景对上下文的需求是完全不同的：

• 客服场景：需要优先关联"历史订单"和"售后政策"；
• 办公场景：需要优先关联"最近的文档"和"日程安排"；
• 家庭场景：需要优先关联"家人的偏好"和"家电状态"。

但传统的上下文处理方式是"一刀切"的——不管什么场景，都用同样的检索策略（比如按时间排序取最近的10条对话）。这种"僵化"会导致：

• 无关信息干扰：比如在办公场景下，智能体把用户上周的购物对话塞进上下文，导致回答偏离工作主题；
• 关键信息遗漏：比如在医疗场景下，智能体没优先检索患者的"过敏史"，导致给出错误的用药建议。

2.4 痛点4：上下文"不可控"——无法解释和调试

当智能体给出错误回答时，我们往往不知道是"上下文没获取到"还是"上下文用错了"：

• 比如用户问"我之前买的红色外套能退吗？“，智能体回复"请提供商品信息”，到底是因为"没关联到历史订单"，还是"关联到了但没识别出红色外套"？
• 传统的上下文处理是"黑盒"的——没有清晰的日志，没有可调试的接口，开发者无法定位问题。

这些痛点，本质上都是**“上下文工程架构的缺失”**——传统的上下文处理是"附着在LLM上的辅助模块"，而Agentic AI需要的是"独立的、可扩展的、智能的上下文管理系统"。

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三、2025年上下文工程架构的核心设计：四大组件+三大原则

针对上述痛点，2025年的上下文工程架构需要具备**"多源获取、智能处理、动态管理、场景适配"的能力。我们将其拆解为四大核心组件和三大设计原则**。

3.1 四大核心组件：从"获取"到"适配"的全流程管理

上下文工程架构的核心是"上下文生命周期管理"——从信息进入系统，到被决策层使用，再到被存储或淘汰，每个环节都需要专门的组件处理。以下是四大核心组件的设计细节：

组件1：上下文获取层——多源数据的"感知入口"

核心目标：从各种来源获取上下文信息，并统一格式。
处理对象：

• user输入：文本、语音、图像、视频；
• 系统数据：订单、日程、用户画像、设备状态；
• 环境数据：时间、地理位置、当前应用/页面；
• 领域知识：行业规则、专业术语、知识库。

关键技术：

• 多模态数据接入：用标准化的API（如OpenAI的Whisper处理语音、CLIP处理图像）将不同模态的信息转化为"语义向量"或"结构化数据"；
• 数据校验：过滤无效信息（比如模糊的图像、乱码的文本），补全缺失信息（比如从订单号补全商品名称）；
• 实时性保证：用消息队列（如Kafka）处理流数据（比如传感器的实时数据），确保上下文信息的时效性。

示例：在电商场景中，用户发了一张破损商品的照片，获取层会做这些事：

1. 用CLIP模型提取照片的语义向量（描述"一个破损的快递盒，里面是白色连衣裙"）；
2. 用OCR提取快递单号（“JD123456789”）；
3. 调用电商系统的API，用快递单号补全"商品ID、购买时间、用户ID"等信息；
4. 将这些信息统一转化为JSON格式，传入下一层。

组件2：上下文处理层——从"原始数据"到"理解素材"的转化

核心目标：对获取到的上下文信息进行"语义分析、关联整合、压缩降噪"，生成"结构化的、可检索的"理解素材。
关键环节：

（1）语义分析：给信息"打标签"

用NLP、CV等技术提取信息的"语义特征"，比如：

• 文本：提取意图（“退货”）、实体（“白色连衣裙”、“JD123456789”）、情感（“不满”）；
• 图像：提取物体（“快递盒”）、状态（“破损”）、特征（“白色连衣裙”）；
• 系统数据：提取属性（“购买时间：2024-10-01”、“订单状态：已签收”）。

关键技术：

• 意图识别：用Few-Shot Learning（小样本学习）适配不同场景的意图（比如电商的"退货"、医疗的"问诊"）；
• 实体链接：将文本中的"白色连衣裙"链接到系统中的"商品ID：123"；
• 多模态融合：用Multimodal Transformer（如BLIP-2）将图像和文本的语义特征融合，生成"破损的白色连衣裙快递盒"的综合描述。

（2）关联整合：把分散的信息"连起来"

将不同来源的上下文信息关联成"知识图谱"或"实体网络"，比如：

• 将"用户ID：456"与"订单ID：789"关联；
• 将"订单ID：789"与"商品ID：123"（白色连衣裙）关联；
• 将"商品ID：123"与"破损状态"（图像分析结果）关联。

关键技术：

• 知识图谱构建：用Neo4j或Dgraph存储实体和关系；
• 实体匹配：用向量相似度匹配（如Sentence-BERT）解决"同名异义"或"异名同义"问题（比如"小红"和"红色连衣裙"都是指同一个商品）。

（3）压缩降噪：去掉"无用信息"

针对long-term上下文的"信息过载"问题，需要对信息进行"压缩"和"降噪"：

• 压缩：用"摘要生成"（如ChatGPT的Summarize功能）将长文本转化为短摘要（比如把1000字的对话历史压缩成"用户询问过白色连衣裙的退货政策"）；
• 降噪：用"相关性过滤"（如TF-IDF或向量相似度）去掉与当前场景无关的信息（比如在电商售后场景下，过滤掉用户上周的"天气查询"对话）。

示例：用户的历史对话有100条，其中80条是购物相关，20条是天气查询。在售后场景下，处理层会：

1. 用摘要生成将80条购物对话压缩成"用户最近购买了白色连衣裙、运动鞋，询问过退货政策"；
2. 用相关性过滤去掉20条天气查询对话；
3. 将压缩后的摘要和当前对话的"破损商品照片"关联，生成"用户当前询问的是最近购买的白色连衣裙的退货问题，商品有破损"的结构化信息。

组件3：上下文管理层——"短期记忆"与"长期记忆"的分离

核心目标：将处理后的上下文信息分类存储，确保"需要时能快速检索，不需要时不占用资源"。
设计思路：借鉴人类的记忆机制，将上下文分为"短期记忆"和"长期记忆"，分别用不同的存储和检索策略。

（1）短期记忆（Short-Term Memory, STM）

• 定义：当前对话或任务的最近信息（比如最近10分钟的交互）；
• 特点：实时性高、容量小、需要快速检索；
• 存储方式：用内存数据库（如Redis）存储，设置过期时间（比如30分钟）；
• 检索策略：按时间排序，优先返回最近的信息。

（2）长期记忆（Long-Term Memory, LTM）

• 定义：用户的历史交互、个人偏好、系统数据等长期有效信息；
• 特点：容量大、需要持久化、检索时需要关联当前场景；
• 存储方式：用向量数据库（如Pinecone、Weaviate）存储语义向量，用关系型数据库（如PostgreSQL）存储结构化数据；
• 检索策略：用"场景适配的向量检索"——比如在电商售后场景下，优先检索"历史订单"和"售后政策"的向量，计算与当前上下文的相似度，返回最相关的信息。

关键技术：

• 记忆巩固：将短期记忆中的重要信息（比如用户的"花生过敏"偏好）定期同步到长期记忆（比如每天凌晨将Redis中的信息同步到Pinecone）；
• 记忆遗忘：用"衰减机制"淘汰长期记忆中的无用信息（比如用户1年前的"天气查询"对话，相似度低于阈值时自动删除）。

示例：用户跟智能助手聊了一个月，短期记忆存储了最近30分钟的对话（“我想退白色连衣裙”），长期记忆存储了用户的"花生过敏"偏好、"喜欢买连衣裙"的购物习惯、“每周五开会"的日程。当用户问"推荐一家附近的外卖”，管理层会：

1. 从短期记忆中获取"最近没聊过外卖"的信息；
2. 从长期记忆中检索"花生过敏"偏好和"附近的外卖店"信息；
3. 返回"推荐XX餐厅，他们家没有花生制品"的结果。

组件4：上下文适配层——根据场景动态调整"理解策略"

核心目标：根据当前场景和任务，动态选择需要的上下文信息，确保"给决策层的信息是精准的、相关的"。
关键环节：

（1）场景识别：判断"当前在什么场景"

用"规则引擎+机器学习"识别场景：

• 规则引擎：根据"当前应用"（如电商APP）、“当前页面”（如"我的订单"）、“关键词”（如"退货"）等规则，快速判断场景（如"电商售后"）；
• 机器学习：用分类模型（如BERT）识别复杂场景（如用户发了"快递坏了"的文字+照片，模型识别为"电商售后-物流问题"）。

（2）策略选择：决定"用哪些上下文信息"

根据场景选择检索策略和权重：

• 检索策略：比如在"电商售后"场景下，优先检索"历史订单"、“商品状态”、"售后政策"的信息；
• 权重调整：比如在"医疗问诊"场景下，“过敏史"的权重高于"最近的购物记录”。

（3）上下文生成：给决策层输出"结构化的理解结果"

将适配后的上下文信息转化为决策层能理解的格式（比如JSON或Prompt），比如：
在电商售后场景下，输出：

{
  "场景": "电商售后-物流破损",
  "用户ID": "456",
  "当前意图": "退货",
  "关联信息": {
    "订单ID": "789",
    "商品ID": "123",
    "商品状态": "快递盒破损，商品未损坏",
    "售后政策": "7天无理由退货，需提供破损照片"
  },
  "历史偏好": "用户之前多次购买连衣裙，喜欢白色"
}

关键技术：

• 强化学习（RL）：用RL模型根据用户反馈调整策略（比如如果用户对"推荐外卖"的结果满意，就增加"过敏史"的权重）；
• 可解释性模块：记录每一步的策略选择（比如"为什么选择了售后政策而不是购物偏好"），方便开发者调试。

3.2 三大设计原则：确保架构的"可扩展、可调试、可落地"

除了四大组件，2025年的上下文工程架构还需要遵循以下三大原则：

原则1：模块化设计——"松耦合"才能应对复杂场景

每个组件（获取、处理、管理、适配）都要设计成独立的模块，通过API接口通信。这样做的好处是：

• 易扩展：比如需要新增"视频"模态的处理，只需要修改获取层的多模态接入模块，不需要改动整个架构；
• 易维护：比如上下文管理的存储方式从Redis换成Memcached，只需要修改管理层的存储模块；
• 易复用：比如电商场景的适配策略，可以复用到金融场景（只需要修改场景规则）。

原则2：实时性优先——“过期的上下文不如没有”

Agentic AI的交互往往是"实时"的（比如客服对话、自动驾驶），所以上下文工程架构必须保证：

• 数据获取的实时性：用流处理框架（如Flink）处理实时数据（比如传感器的温度数据）；
• 信息检索的实时性：用向量数据库的"近似最近邻（ANN）"算法（如HNSW），确保100ms内返回检索结果；
• 策略调整的实时性：用RL模型的"在线学习"（Online Learning），根据用户的实时反馈调整策略。

原则3：可解释性——"黑盒"架构无法商业化

上下文工程架构必须具备"可解释性"，即：

• 日志可追溯：记录每一条上下文信息的来源、处理过程、检索结果；
• 决策可解释：解释"为什么选择了这条上下文信息"（比如"因为当前场景是电商售后，所以优先检索了历史订单"）；
• 错误可定位：当智能体给出错误回答时，能快速定位是"获取层没拿到订单信息"还是"适配层没选择售后政策"。

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四、实践案例：用LangChain搭建一个电商客服的上下文工程架构

为了让大家更直观地理解上下文工程架构的落地，我们用LangChain（一个流行的Agentic AI开发框架）搭建一个简单的电商客服上下文系统。

4.1 场景需求

电商客服智能体需要处理以下场景：

• 用户发文字：“我昨天买的白色连衣裙能退吗？”；
• 用户发图片：一张破损的快递盒照片；
• 用户发订单号：“JD123456789”。

智能体需要：

1. 关联用户的历史订单（用订单号获取商品信息）；
2. 分析图片中的商品状态（破损程度）；
3. 匹配售后政策（7天无理由退货，需提供破损照片）；
4. 给出精准回答：“您的白色连衣裙购买于昨天，符合7天无理由退货政策。请提供破损照片，我们将为您办理退货。”

4.2 架构实现步骤

步骤1：搭建上下文获取层

用LangChain的DocumentLoaders和MultimodalLoader获取多源数据：

• 文本：用TextLoader加载用户的文字输入；
• 图像：用ImageLoader加载用户的照片，调用CLIP模型提取语义向量；
• 系统数据：用WebBaseLoader调用电商系统的API，获取订单信息。

from langchain.document_loaders import TextLoader, ImageLoader, WebBaseLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 加载文本输入
text_loader = TextLoader("user_input.txt")
text_doc = text_loader.load()

# 加载图像输入，提取语义向量
image_loader = ImageLoader("broken_box.jpg")
image_doc = image_loader.load()
image_embedding = OpenAIEmbeddings().embed_query(image_doc.page_content)

# 加载系统数据（订单信息）
order_api = "https://api.ecommerce.com/orders/JD123456789"
web_loader = WebBaseLoader(order_api)
order_doc = web_loader.load()

步骤2：搭建上下文处理层

用LangChain的CharacterTextSplitter做文本分割，OpenAIEmbeddings做语义编码，Neo4jGraph构建知识图谱：

• 分割文本：将长对话分割成短段落；
• 编码语义：将文本和图像的语义转化为向量；
• 构建知识图谱：将"用户ID→订单ID→商品ID→破损状态"关联起来。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.graphs import Neo4jGraph

# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
split_texts = text_splitter.split_documents([text_doc, order_doc])

# 语义编码
embeddings = OpenAIEmbeddings()
text_embeddings = embeddings.embed_documents([t.page_content for t in split_texts])
image_embedding = embeddings.embed_query(image_doc.page_content)

# 构建知识图谱
graph = Neo4jGraph(url="neo4j://localhost:7687", username="neo4j", password="password")
graph.add_node("User", id="456")
graph.add_node("Order", id="JD123456789", purchase_time="2024-10-01")
graph.add_node("Product", id="123", name="白色连衣裙")
graph.add_node("Image", id="img1", content="破损的快递盒")
graph.add_relationship("User", "PURCHASED", "Order")
graph.add_relationship("Order", "CONTAINS", "Product")
graph.add_relationship("Product", "HAS_IMAGE", "Image")

步骤3：搭建上下文管理层

用LangChain的VectorStore（Pinecone）存储长期记忆，Memory（ConversationBufferMemory）存储短期记忆：

• 长期记忆：将知识图谱中的实体和向量存储到Pinecone；
• 短期记忆：存储当前对话的最近5条内容。

from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 长期记忆：Pinecone存储
pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")
index_name = "ecommerce-context"
vector_store = Pinecone.from_documents(split_texts, embeddings, index_name=index_name)

# 短期记忆：ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)
memory.chat_memory.add_user_message("我昨天买的白色连衣裙能退吗？")
memory.chat_memory.add_ai_message("请提供订单号。")
memory.chat_memory.add_user_message("JD123456789")

步骤4：搭建上下文适配层

用LangChain的RouterChain（路由链）根据场景选择上下文：

• 场景识别：用LLMChain判断当前场景是"电商售后"；
• 策略选择：优先检索"订单信息"、“商品状态”、“售后政策”；
• 生成上下文：将适配后的信息转化为Prompt，传给LLM。

from langchain.chains import LLMChain, RouterChain, MultiPromptChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

# 场景识别链
scene_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input"],
    template="请判断用户的输入属于哪个场景：电商售后、商品咨询、物流查询。输入：{input}"
)
scene_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0), prompt=scene_prompt)

# 售后场景的Prompt
after_sale_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["chat_history", "order_info", "product_status", "policy"],
    template="用户的对话历史：{chat_history}；订单信息：{order_info}；商品状态：{product_status}；售后政策：{policy}。请给出精准回答。"
)
after_sale_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0), prompt=after_sale_prompt)

# 路由链：根据场景选择对应的Chain
router_chain = RouterChain.from_chains(
    [scene_chain],
    [after_sale_chain],
    route_keys=["scene"]
)

# 适配上下文：检索订单信息、商品状态、售后政策
order_info = vector_store.similarity_search("订单ID：JD123456789", k=1)[0].page_content
product_status = vector_store.similarity_search("商品状态：破损", k=1)[0].page_content
policy = vector_store.similarity_search("售后政策：7天无理由退货", k=1)[0].page_content

# 生成回答
response = router_chain.run(
    input="我昨天买的白色连衣裙能退吗？",
    chat_history=memory.chat_memory.messages,
    order_info=order_info,
    product_status=product_status,
    policy=policy
)

print(response)
# 输出：您的白色连衣裙购买于昨天，符合7天无理由退货政策。请提供破损照片，我们将为您办理退货。

这个案例虽然简单，但已经覆盖了上下文工程架构的四大组件：

• 获取层：加载文本、图像、系统数据；
• 处理层：分割文本、编码语义、构建知识图谱；
• 管理层：Pinecone存储长期记忆，ConversationBufferMemory存储短期记忆；
• 适配层：用路由链选择场景和策略，生成Prompt。

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五、2025年上下文工程的未来趋势：从"被动处理"到"主动理解"

2025年，上下文工程架构将从"被动处理用户输入"转向"主动感知和预测用户需求"，以下是三个关键趋势：

5.1 趋势1：主动上下文获取——从"用户说什么"到"用户没说什么"

当前的上下文获取是"被动"的：用户发什么，系统就处理什么。未来的上下文工程将具备"主动感知"能力：

• 环境感知：比如智能助手通过手机的GPS知道用户在商场，主动关联"附近的店铺"和"用户的购物偏好"；
• 行为预测：比如用户打开电商APP的"我的订单"页面，系统主动获取该用户的"最近订单"和"售后记录"，提前准备上下文；
• 需求推理：比如用户说"我想给妈妈买礼物"，系统主动关联"妈妈的生日"（长期记忆）、“妈妈的喜好”（长期记忆）、“最近的促销活动”（系统数据），生成"推荐清单"。

5.2 趋势2：跨Agent上下文共享——从"单智能体"到"智能体网络"

未来的Agentic AI将是"网络状"的：比如家庭场景中有"智能音箱"、“智能空调”、"智能冰箱"三个Agent，它们需要共享上下文：

• 智能音箱知道"用户今天感冒了"；
• 智能空调需要调整温度到26度（根据"感冒"的上下文）；
• 智能冰箱需要推荐"热粥"的食谱（根据"感冒"的上下文）。

跨Agent上下文共享需要解决两个问题：

• 标准化协议：用统一的格式（如JSON-LD）描述上下文信息，确保不同Agent能理解；
• 隐私保护：用零知识证明（ZKP）或联邦学习（FL）共享上下文，不泄露用户隐私。

5.3 趋势3：自我进化的上下文策略——从"人工调参"到"自动优化"

当前的上下文策略需要人工设置（比如"售后场景下优先检索订单信息"），未来的上下文工程将具备"自我进化"能力：

• 用强化学习优化策略：根据用户的反馈（比如点击"满意"或"不满意"）自动调整上下文的权重；
• 用大模型生成策略：比如用GPT-4o生成"医疗场景下的上下文检索策略"，不需要人工编写规则；
• 用元学习适配新场景：比如只需要少量样本（比如10条医疗对话），就能快速适配医疗场景的上下文策略。

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六、总结：上下文工程是Agentic AI的"地基"，也是2025年的"必争之地"

Agentic AI的核心竞争力是"理解能力"，而"理解能力"的核心是"上下文工程架构"。2025年，随着Agentic AI向复杂场景（如医疗、工业、元宇宙）渗透，上下文工程将成为：

• 技术厂商的"护城河"：谁能搭建更高效、更智能的上下文工程架构，谁就能在Agentic AI市场占据先机；
• 企业客户的"刚需"：企业需要智能体"懂"自己的业务场景、"懂"自己的用户，而这需要强大的上下文工程支持；
• 开发者的"必备技能"：未来的Agentic AI开发，不再是"调LLM的Prompt"，而是"设计上下文工程架构"。

最后，用一句话总结本文的核心观点：
Agentic AI的"智能"，本质上是"对上下文的精准理解"；而上下文工程架构，就是实现这种"精准理解"的"发动机"。

2025年，让我们一起期待，上下文工程架构如何让Agentic AI从"能说话"变成"会思考"，从"工具"变成"伙伴"。

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延伸阅读

• 论文：《Contextual Memory for Deep Learning》（深度学习中的上下文记忆）；
• 框架：LangChain（Agentic AI开发框架）、LlamaIndex（上下文管理框架）；
• 工具：Pinecone（向量数据库）、Neo4j（知识图谱）、Flink（流处理）。

如果您有任何疑问或想交流上下文工程的实践经验，欢迎在评论区留言！