提示工程架构师进阶之路：从初级到专家的Agentic AI上下文工程情境感知能力培养

1. 标题 (Title)

以下是5个吸引人的标题选项，涵盖核心关键词"提示工程架构师"、“Agentic AI”、“上下文工程”、“情境感知”：

• 从初级到专家：提示工程架构师的Agentic AI上下文工程修炼手册
• 情境感知的艺术：Agentic AI时代提示工程架构师的进阶之路
• 超越基础提示：构建Agentic AI的上下文工程能力——提示工程架构师成长指南
• 提示工程架构师进阶：解锁Agentic AI的情境感知与上下文工程核心能力
• 从“指令”到“理解”：Agentic AI时代提示工程架构师的上下文工程能力培养全景图

2. 引言 (Introduction)

痛点引入 (Hook)

你是否曾遇到这样的困境：明明设计了“完美”的提示词，AI却在复杂任务中频频“失忆”——忘记用户3轮前提到的偏好，忽略任务背景中的关键约束，甚至在多步骤决策中偏离最初目标？当AI从“单次问答工具”进化为“自主智能体（Agent）”，单纯的“指令优化”已无法满足需求。Agentic AI的核心竞争力，在于对“上下文”的深度理解与动态运用，而这正是当前多数提示工程师的能力短板：我们能写出清晰的指令，却难以设计出能让Agent“记住关键信息、识别任务情境、自主调整策略”的上下文系统。

文章内容概述 (What)

本文将系统拆解“提示工程架构师”的进阶路径，聚焦Agentic AI时代最核心的能力——上下文工程与情境感知。从初级工程师的“静态上下文管理”，到专家架构师的“多Agent上下文协同”，我们将分阶段剖析能力培养方法，结合真实案例与实践工具，帮助你构建从“提示词编写者”到“AI系统架构师”的核心竞争力。

读者收益 (Why)

读完本文，你将获得：

• 能力框架：清晰的“初级→中级→高级→专家”四阶段成长路径，明确每个阶段需掌握的核心技能；
• 实践方法：从工具使用（LangChain/LangGraph）到架构设计（上下文分层模型）的可落地技巧；
• 案例解析：客服Agent、智能助手、多Agent协作系统等真实场景的上下文工程方案；
• 战略视野：理解上下文工程在Agentic AI系统中的架构级价值，掌握情境感知能力的评估与优化方法。

3. 准备工作 (Prerequisites)

技术栈/知识基础

要踏上提示工程架构师的进阶之路，你需要先具备以下基础知识：

• AI模型原理：了解Transformer架构、注意力机制（Attention）、上下文窗口（Context Window）的概念，熟悉至少一种主流大语言模型（如GPT-4、Claude 3、LLaMA 3）的API特性；
• 提示工程基础：掌握零样本/少样本提示（Zero/Few-shot Prompting）、思维链（Chain-of-Thought）、角色设定（Role Prompting）等基础技巧；
• Agentic AI概念：理解“智能体（Agent）”的定义（能自主感知环境、决策、执行任务的系统），了解工具调用（Tool Use）、多轮对话（Multi-turn Dialogue）、任务规划（Task Planning）等核心能力；
• 上下文管理入门：知道“上下文”不仅包含对话历史，还包括任务背景、用户偏好、环境状态等信息，了解基础的上下文截断（Truncation）与压缩（Compression）策略。

环境/工具准备

建议提前准备以下工具，以便实践文中案例：

• AI模型API：注册OpenAI API、Anthropic API或阿里云通义千问等平台账号，获取API Key；
• 提示工程框架：安装LangChain（pip install langchain）、LangGraph（pip install langgraph），熟悉其核心模块（如PromptTemplate、Memory、StateGraph）；
• 知识库工具：了解向量数据库（如Pinecone、Chroma）的基本使用，用于实现检索增强生成（RAG）；
• 调试与评估工具：使用LangSmith（LangChain生态的调试平台）、Weights & Biases（AI实验跟踪），或PromptBase（提示词管理）；
• 代码环境：Python 3.8+，Jupyter Notebook（用于运行示例代码）。

4. 核心内容：从初级到专家的能力培养路径

阶段一：初级提示工程师——掌握静态上下文管理（0-6个月）

目标：从“写指令”到“理解上下文的重要性”

初级阶段的核心是跳出“单轮指令优化”思维，理解“上下文是AI决策的基础”，并掌握静态上下文的设计与管理方法。

核心能力拆解

1.1 基础提示结构设计：让上下文“结构化”

AI模型本质是“上下文预测器”，混乱的上下文会导致模型输出不可控。初级工程师需先掌握结构化提示模板，确保上下文信息的清晰传递。

实践方法：使用LangChain的PromptTemplate定义标准化结构，包含：

• 角色（Role）：明确AI的身份（如“你是电商客服Agent”）；
• 背景（Context）：固定不变的任务背景（如“用户咨询的是商品退换政策”）；
• 指令（Instruction）：具体任务要求（如“用简洁语言回答用户问题，避免使用专业术语”）；
• 示例（Examples）：少样本示例（如“用户问‘能退吗？’，回答‘支持7天无理由退货，需保持商品完好’”）；
• 输入（Input）：动态变量（如用户当前问题）。

代码示例：

from langchain import PromptTemplate  

# 定义电商客服提示模板  
customer_service_template = """  
Role: 你是电商平台的客服Agent，负责解答用户关于商品退换货的问题。  
Context: 平台政策：支持7天无理由退货，商品需未拆封且不影响二次销售；换货需提供质量问题证明。  
Instruction: 用友好、简洁的语言回答用户问题，若问题超出退换货范围，回复“请咨询其他客服”。  
Examples:  
User: 我买的衣服不合适，可以退吗？  
Agent: 支持7天无理由退货，请确保商品未拆封且不影响二次销售哦~  

User: {user_question}  
Agent:  
"""  

# 创建模板实例  
prompt = PromptTemplate(  
    template=customer_service_template,  
    input_variables=["user_question"]  
)  

# 生成上下文并调用模型（以OpenAI为例）  
from langchain.chat_models import ChatOpenAI  
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")  
response = llm.predict(prompt.format(user_question="鞋子试穿后有点磨脚，能换吗？"))  
print(response)  
# 预期输出：换货需提供质量问题证明，请先拍摄磨脚部位的照片并上传哦~  

为什么重要：结构化模板能避免上下文信息“碎片化”，让模型快速定位关键约束（如政策）和任务目标（如回答风格），减少因信息混乱导致的错误。

1.2 静态上下文管理：固定信息的“有效注入”

静态上下文指在任务周期内不变的信息（如公司政策、产品参数、系统规则），初级工程师需掌握其“注入策略”——如何在不浪费上下文窗口的前提下，让模型高效获取关键信息。

常见误区：将所有静态信息一股脑塞进提示词，导致上下文窗口溢出或模型注意力分散。

实践方法：

• 信息分层：将静态信息分为“核心必传”（如退货期限）和“辅助可选”（如历史案例），仅在必传信息不足时补充可选信息；
• 关键词强化：对核心信息使用加粗（**）、编号（1.2.3）等格式，引导模型注意力；
• 长度控制：若静态信息过长（如1000字产品手册），先用模型提取摘要（Summary），再注入摘要作为上下文。

案例：某电商客服Agent需处理“手机保修政策”咨询，原始政策文档5000字，直接注入会超出GPT-3.5-turbo的上下文窗口（4k tokens）。解决方案：先用GPT-4对政策文档生成200字摘要（包含保修期限、范围、例外情况），再将摘要作为静态上下文注入提示词，使模型回答准确率从65%提升至92%。

1.3 基础情境识别：判断“任务场景”的能力

情境识别是情境感知的基础——初级工程师需让AI能根据用户输入判断当前场景（如“退货咨询”“投诉处理”“功能询问”），并调用对应上下文。

实践方法：

• 场景分类器：先用少样本示例训练模型识别场景，例如：

  用户问题场景分类：  
  1. 退货咨询：涉及“退”“退款”“退货”等关键词；  
  2. 换货咨询：涉及“换”“换货”“尺码不对”等关键词；  
  3. 其他问题：不属于以上两类。  
  
  用户问题：“我买的耳机坏了，能换一个吗？” → 场景：换货咨询  
  用户问题：“{user_question}” → 场景：  
  

• 动态模板切换：根据场景调用不同的提示模板（如“退货模板”包含退货政策，“换货模板”包含换货流程）。

工具支持：LangChain的RouterChain可实现基于场景的动态提示路由，示例代码可参考其官方文档。

阶段二：中级提示工程师——动态上下文工程与情境感知雏形（6-18个月）

目标：从“静态注入”到“动态适应”

中级阶段的核心是突破“固定上下文”的局限，让AI能根据用户行为、对话历史、外部环境动态调整上下文，初步具备“情境感知”能力——即感知“当前状态”并适配策略。

核心能力拆解

2.1 动态上下文提取：从对话中“抓关键信息”

用户不会总是按结构化方式提供信息（如“我昨天买的那个黑色L码的衣服，想退”），中级工程师需让AI能从非结构化对话中提取动态上下文（如商品ID、购买时间、用户需求），并存储为结构化数据（如JSON）。

实践方法：

• 实体提取提示：设计提示词让模型输出结构化实体，例如：

  从用户问题中提取以下实体，格式为JSON：  
  {  
    "商品类型": "（如衣服/鞋子/耳机）",  
    "购买时间": "（如昨天/3月1日）",  
    "用户需求": "（如退货/换货/咨询）"  
  }  
  
  用户问题：“我昨天买的那个黑色L码的衣服，想退”  
  输出：{"商品类型": "衣服", "购买时间": "昨天", "用户需求": "退货"}  
  
  用户问题："{user_question}"  
  输出：  
  

• 工具调用提取：若实体提取复杂度高（如从长对话中提取），可调用专门的NER工具（如spaCy）或通过RAG检索历史对话中的关键信息。

代码示例：使用LangChain的StructuredOutputParser实现结构化提取：

from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema  
from langchain.prompts import PromptTemplate  

# 定义响应格式  
response_schemas = [  
    ResponseSchema(name="商品类型", description="用户提到的商品类型，如衣服、鞋子、耳机"),  
    ResponseSchema(name="购买时间", description="用户提到的购买时间，如昨天、3月1日"),  
    ResponseSchema(name="用户需求", description="用户的核心需求，如退货、换货、咨询"),  
]  
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)  
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()  

# 定义提取提示  
prompt = PromptTemplate(  
    template="从用户问题中提取实体，{format_instructions}\n用户问题：{user_question}\n输出：",  
    input_variables=["user_question"],  
    partial_variables={"format_instructions": format_instructions},  
)  

# 调用模型提取  
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")  
chain = prompt | llm | output_parser  
result = chain.invoke({"user_question": "我昨天买的那个黑色L码的衣服，想退"})  
print(result)  
# 输出：{"商品类型": "衣服", "购买时间": "昨天", "用户需求": "退货"}  

2.2 记忆机制设计：短期与长期记忆的协同

Agentic AI需要“记忆”来维持上下文连贯性——中级工程师需掌握两种记忆机制的设计：

• 短期记忆（Short-term Memory）：存储最近N轮对话（如5轮内的用户问题与AI回答），用于维持当前对话流畅性；
• 长期记忆（Long-term Memory）：存储跨对话的关键信息（如用户偏好、历史订单、长期需求），用于实现个性化服务。

实践工具：LangChain提供了成熟的记忆模块，常用的有：

• ConversationBufferMemory：简单存储对话历史（适合短期记忆）；
• ConversationSummaryMemory：对对话历史生成摘要（压缩上下文，适合长对话）；
• VectorStoreRetrieverMemory：将对话历史存入向量数据库（如Chroma），通过相似度检索实现长期记忆。

案例：智能助手Agent的记忆设计

• 短期记忆：用ConversationBufferMemory(k=5)存储最近5轮对话；
• 长期记忆：将用户偏好（如“喜欢简洁回答”“对价格敏感”）存入Chroma向量库，每次对话前检索相似度最高的3条偏好信息，作为上下文注入。

代码示例：短期+长期记忆协同：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory, VectorStoreRetrieverMemory  
from langchain.vectorstores import Chroma  
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  

# 初始化短期记忆（存储最近5轮）  
short_term_memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", k=5)  

# 初始化长期记忆（向量库存储用户偏好）  
embeddings = OpenAIEmbeddings()  
vectorstore = Chroma(embedding_function=embeddings)  
long_term_memory = VectorStoreRetrieverMemory(  
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),  
    memory_key="user_preferences"  
)  

# 模拟存储用户偏好到长期记忆  
long_term_memory.save_context(  
    inputs={"human_input": "我喜欢简洁的回答，不要说太多客套话"},  
    outputs={"ai_output": "好的，我会尽量简洁回答"}  
)  

# 构建提示模板，整合两种记忆  
prompt = PromptTemplate(  
    template="""  
    用户偏好：{user_preferences}  
    对话历史：{chat_history}  
    用户当前问题：{user_question}  
    回答需符合用户偏好，且基于对话历史保持连贯。  
    回答：  
    """,  
    input_variables=["user_question", "chat_history", "user_preferences"]  
)  

# 生成回答（需结合记忆调用chain，此处简化）  
def generate_response(user_question):  
    chat_history = short_term_memory.load_memory_variables({})["chat_history"]  
    user_preferences = long_term_memory.load_memory_variables({})["user_preferences"]  
    response = llm.predict(prompt.format(  
        user_question=user_question,  
        chat_history=chat_history,  
        user_preferences=user_preferences  
    ))  
    short_term_memory.save_context({"human_input": user_question}, {"ai_output": response})  
    return response  

# 测试：用户问“退货流程是啥？”  
print(generate_response("退货流程是啥？"))  
# 预期输出（简洁风格）：7天内申请，商品完好即可退。  

2.3 情境分类与适配：不同场景的动态策略调整

中级工程师需让AI能根据“情境特征”（如用户情绪、任务紧急度、对话阶段）动态调整行为策略——例如对愤怒用户使用安抚语气，对紧急任务优先调用工具。

情境特征维度：

• 用户状态：情绪（积极/消极/中性）、身份（新用户/老用户/VIP）、设备（手机/PC/智能音箱）；
• 任务属性：紧急度（高/中/低）、复杂度（简单/复杂）、类型（咨询/操作/决策）；
• 环境信息：时间（工作时间/非工作时间）、地点（室内/室外）、网络状态（在线/离线）。

实践方法：

• 情境特征提取：设计提示词让模型从上下文中提取情境特征，例如：

  从对话历史和用户当前问题中提取以下情境特征：  
  - 用户情绪：积极/消极/中性  
  - 任务紧急度：高/中/低  
  
  对话历史：{chat_history}  
  用户当前问题：{user_question}  
  输出：情绪=XX，紧急度=XX  
  

• 策略映射表：定义“情境特征→行为策略”的映射规则，例如：

  情绪	紧急度	策略
  消极	高	优先安抚情绪，简化操作步骤
  积极	低	提供详细信息，推荐相关服务

案例：智能客服Agent的情境适配
用户发送：“气死我了！ 昨天买的手机今天就开不了机，现在急用！”

• 情境提取：情绪=消极，紧急度=高；
• 策略执行：回复开头加入安抚语（“别着急，我们马上处理”），跳过常规排查步骤，直接提供“紧急换货通道”链接，使问题解决时间从平均15分钟缩短至5分钟。

阶段三：高级提示工程师——Agentic AI上下文工程深化（18-36个月）

目标：从“单Agent上下文”到“复杂系统上下文”

高级阶段的核心是突破“单Agent”局限，掌握上下文在多步骤任务、多模态输入、跨工具协作中的工程化设计，实现“情境感知→决策→执行”的闭环。

核心能力拆解

3.1 上下文优先级排序：关键信息的“动态权重分配”

当上下文信息过载（如长对话历史+多工具返回结果+实时环境数据），模型可能因注意力分散导致决策失误。高级工程师需设计“上下文优先级机制”——动态判断哪些信息对当前任务更重要，并分配更高权重。

优先级判断维度：

• 时效性：最新信息（如用户当前问题）优先级高于历史信息；
• 相关性：与当前任务目标直接相关的信息（如退货政策对退货咨询）优先级高；
• 确定性：明确的事实（如“订单号12345”）优先级高于模糊信息（如“好像上周买的”）；
• 用户意图：用户明确强调的信息（如“我再说一遍，我要退款！”）优先级高。

实践方法：

• 权重打分模型：设计提示词让模型对上下文片段打分（1-10分），例如：

  以下是当前上下文片段，请按“对回答用户问题的重要性”打分（1-10分）：  
  1. 用户当前问题：“我的订单12345什么时候发货？” → 打分：  
  2. 对话历史：“昨天咨询过退货政策” → 打分：  
  3. 系统通知：“仓库今日暂停发货” → 打分：  
  

• 动态截断策略：按分数排序，保留总分前80%的片段，确保关键信息不被截断。

工具支持：LangChain的ContextualCompressionRetriever可结合模型对检索结果打分并过滤低优先级信息。

3.2 多模态上下文融合：文本之外的“情境输入”

真实世界的Agentic AI需要处理多模态输入（文本+图像+语音+结构化数据），高级工程师需掌握多模态上下文的“融合策略”——如何将非文本信息转化为模型可理解的上下文。

常见模态与处理方法：

• 图像：用视觉语言模型（如CLIP、GPT-4V）生成图像描述（Image Caption），作为文本上下文注入；
• 语音：先转文字（ASR），再提取情感（如通过语音语调判断情绪），补充到情境特征中；
• 结构化数据：用自然语言“翻译”结构化数据（如将Excel表格转为“用户最近3个月消费总额5000元，主要购买品类为电子产品”）。

案例：电商退货Agent处理“商品损坏”咨询
用户发送一张“破损耳机”照片，并提问：“这个能退吗？”

• 多模态融合步骤：
  1. 调用GPT-4V生成图像描述：“耳机左耳罩有明显裂痕，金属支架变形”；
  2. 提取用户问题文本：“这个能退吗？”；
  3. 结合静态政策上下文：“商品质量问题支持7天无理由退货”；
  4. 生成回答：“根据图片，耳机存在质量问题，支持7天无理由退货，请提供订单号为您办理。”

代码示例：调用GPT-4V处理图像上下文：

from openai import OpenAI  

client = OpenAI()  

def get_image_context(image_path):  
    # 调用GPT-4V生成图像描述  
    response = client.chat.completions.create(  
        model="gpt-4-vision-preview",  
        messages=[  
            {"role": "user", "content": [  
                {"type": "text", "text": "描述这张图片中商品的状态（是否损坏、损坏位置等）"},  
                {"type": "image_url", "image_url": f"file://{image_path}"}  
            ]}  
        ],  
        max_tokens=100  
    )  
    return response.choices[0].message.content  

# 生成图像上下文并注入提示词  
image_context = get_image_context("broken_headphone.jpg")  
prompt = f"""  
Role: 电商退货客服  
Context: 商品质量问题支持7天无理由退货  
Image Context: {image_context}  
User Question: 这个能退吗？  
Answer:  
"""  
response = llm.predict(prompt)  
print(response)  
# 预期输出：根据图片，耳机左耳罩有裂痕，属于质量问题，支持7天无理由退货...  

3.3 情境推理与规划：基于上下文生成任务步骤

高级Agentic AI需具备“任务规划”能力——基于当前上下文（用户需求、环境状态、自身能力）生成分步执行计划。高级工程师需掌握“上下文驱动的规划器”设计，让AI能动态调整步骤。

规划器设计要素：

• 目标拆解：将复杂任务（如“旅行规划”）拆解为子任务（“确定目的地→订机票→订酒店→规划行程”）；
• 条件判断：根据上下文动态调整子任务顺序（如“若用户未确定目的地，则先执行‘推荐目的地’子任务”）；
• 反馈修正：执行子任务后，根据结果修正后续步骤（如“机票价格过高→调整出行日期”）。

实践工具：LangGraph——用于构建基于状态机的任务规划器，核心概念包括：

• 状态（State）：存储当前上下文（用户需求、子任务结果、环境信息）；
• 节点（Node）：子任务执行单元（如“检索机票价格”“生成行程建议”）；
• 边（Edge）：基于状态判断的跳转逻辑（如“若机票价格>预算→调整日期节点”）。

案例：旅行规划Agent的任务规划
用户需求：“帮我规划5天东京之旅，预算1万元，喜欢美食和历史景点，不喜欢人太多的地方。”

• 上下文驱动的规划步骤：
  1. 初始状态：上下文={预算=1万，兴趣=美食+历史，偏好=人少}；
  2. 目的地细化：调用工具检索“东京人少的历史景点”，更新上下文={景点候选=[谷根千、旧岩崎宅邸]}；
  3. 行程生成：基于景点分布生成每日行程，调用酒店API检索景点周边中高端酒店（价格<预算的30%）；
  4. 预算检查：计算机票+酒店+餐饮总费用，若超预算则调整酒店档次或缩短行程；
  5. 最终输出：生成包含景点、酒店、餐厅的详细行程表。

LangGraph代码框架（简化版）：

from langgraph.graph import StateGraph, END  
from typing import TypedDict, List  

# 定义状态（存储上下文）  
class PlanState(TypedDict):  
    user需求: str  
    预算: float  
    景点候选: List[str]  
    酒店候选: List[str]  
    行程表: str  
    预算是否超支: bool  

# 定义节点（子任务）  
def 细化景点(state: PlanState):  
    # 调用工具检索人少的历史景点  
    state["景点候选"] = ["谷根千", "旧岩崎宅邸"]  
    return state  

def 检索酒店(state: PlanState):  
    # 调用酒店API，基于景点位置检索  
    state["酒店候选"] = ["谷根千附近酒店A", "上野公园酒店B"]  
    return state  

def 检查预算(state: PlanState):  
    # 计算总费用，判断是否超支  
    state["预算是否超支"] = (state["预算"] < 12000)  # 假设计算后总费用1.2万  
    return state  

def 调整行程(state: PlanState):  
    # 若超预算，更换低价酒店  
    state["酒店候选"] = ["经济型酒店C"]  
    return state  

# 定义状态机（上下文流转逻辑）  
workflow = StateGraph(PlanState)  
workflow.add_node("细化景点", 细化景点)  
workflow.add_node("检索酒店", 检索酒店)  
workflow.add_node("检查预算", 检查预算)  
workflow.add_node("调整行程", 调整行程)  

# 定义边（跳转条件）  
workflow.set_entry_point("细化景点")  
workflow.add_edge("细化景点", "检索酒店")  
workflow.add_edge("检索酒店", "检查预算")  
workflow.add_conditional_edges(  
    "检查预算",  
    lambda state: "调整行程" if state["预算是否超支"] else END,  
    {"调整行程": "检索酒店", END: END}  # 调整后重新检索酒店  
)  

# 运行规划器  
app = workflow.compile()  
initial_state = {  
    "user需求": "5天东京之旅，预算1万元，喜欢美食和历史景点，不喜欢人太多",  
    "预算": 10000,  
    "景点候选": [], "酒店候选": [], "行程表": "", "预算是否超支": False  
}  
final_state = app.invoke(initial_state)  
print(final_state["行程表"])  # 输出调整后的最终行程  

阶段四：提示工程架构师——情境感知战略能力（36个月+）

目标：从“技术实现”到“架构设计”

专家阶段的核心是跳出“工具使用”和“单系统优化”，站在企业级AI系统架构的高度，设计上下文工程的整体解决方案，解决多Agent协同、大规模上下文管理、跨系统上下文流通等战略级问题。

核心能力拆解

4.1 上下文架构设计：分层与模块化系统

企业级Agentic AI系统的上下文来源复杂（用户端、业务系统、外部API、其他Agent），专家需设计“分层上下文架构”，确保信息的高效流转与隔离。

推荐架构：五层上下文模型
（此处假设有架构图，实际写作时可描述结构）

1. 用户层上下文：用户输入（文本/图像/语音）、交互行为（点击/停留时长）、用户画像（偏好/历史数据）；
2. Agent层上下文：单Agent的内部状态（短期记忆、任务进度）、工具调用结果、决策日志；
3. 领域层上下文：业务领域知识（如电商的商品库、金融的风控规则）、领域词典（专业术语定义）；
4. 平台层上下文：跨Agent共享信息（如用户会话ID、全局配置）、系统状态（如API可用率、算力负载）；
5. 外部层上下文：第三方服务返回数据（如天气API、地图API）、实时事件（如促销活动、系统故障）。

模块化设计原则：

• 高内聚：每层上下文由专门的模块负责管理（如用户层由“用户上下文管理器”负责）；
• 低耦合：层间通过标准化接口通信（如REST API、消息队列），避免直接依赖；
• 可扩展性：支持新增上下文类型（如未来加入VR模态）或替换模块（如将Chroma向量库替换为Milvus）。

案例：某银行智能投顾系统的上下文架构

• 用户层：用户风险测评结果（保守型）、历史理财偏好（倾向低风险产品）；
• Agent层：投顾Agent的当前任务（“推荐3个月短期理财”）、已调用工具结果（“国债收益率2.5%”）；
• 领域层：金融产品库（包含风险等级、收益率、期限）、监管政策（如“不允许向保守型用户推荐高风险产品”）；
• 平台层：用户会话ID（确保跨Agent数据关联）、系统当前时间（用于筛选“在售产品”）；
• 外部层：实时市场数据（央行基准利率）、财经新闻（“近期国债热销，额度紧张”）。

4.2 情境感知评估体系：量化上下文效果

专家需建立“上下文工程效果评估体系”，用数据证明上下文优化对业务指标的提升（如用户满意度、任务完成率），而非依赖主观判断。

核心评估指标：

• 上下文质量指标：
  • 完整性（Completeness）：关键信息是否缺失（如用户问题中未提取商品ID→完整性低）；
  • 相关性（Relevance）：上下文与当前任务的关联度（如讨论退货时，历史订单信息相关性高）；
  • 时效性（Timeliness）：上下文是否为最新状态（如用过期的商品政策→时效性低）；
• 业务效果指标：
  • 任务成功率（如客服问题解决率、行程规划完成率）；
  • 用户体验指标（如对话轮次减少量、平均解决时间）；
  • 资源效率指标（如上下文窗口利用率、工具调用次数减少量）。

评估方法：

• A/B测试：对比“优化前后的上下文方案”在同一任务上的指标差异（如A方案用静态上下文，B方案用动态记忆，测试客服问题解决率）；
• 人工评估：邀请领域专家对上下文质量（完整性/相关性/时效性）打分，取平均分；
• 日志分析：通过分析Agent的决策日志，定位因上下文问题导致的失败案例（如“因未获取用户预算→推荐产品超预算→任务失败”）。

案例：某电商智能助手的上下文优化评估

• 优化前：仅用短期记忆（5轮对话），任务成功率68%，平均对话轮次8轮；
• 优化后：加入长期记忆（用户偏好）+ 多模态上下文，任务成功率提升至89%，平均对话轮次减少至5轮；
• 结论：上下文工程优化使任务成功率提升21个百分点，用户交互效率提升37.5%。

4.3 跨Agent上下文协同：多智能体的“信息共享”

在多Agent系统中（如一个系统包含客服Agent、订单Agent、物流Agent），专家需设计“上下文协同机制”——确保Agent间高效共享关键信息，避免重复劳动或信息不一致。

常见协同模式：

• 发布-订阅模式（Pub/Sub）：Agent将关键上下文（如“用户已提交退货申请”）发布到消息队列（如RabbitMQ），其他Agent订阅相关主题（如订单Agent订阅“退货申请”主题，自动处理退款）；
• 中心化存储模式：用共享数据库（如Redis）存储全局上下文（如用户会话状态、任务进度），Agent读写时通过锁机制避免冲突；
• 上下文传递模式：前序Agent完成任务后，将必要上下文封装为“上下文包”，传递给后续Agent（如客服Agent→订单Agent：“用户ID=123，退货原因=质量问题”）。

实践挑战与解决方案：

• 挑战1：信息过载：多Agent共享过多信息导致存储/传输成本高。
  解决方案：基于“最小权限原则”共享信息（如物流Agent只需用户地址，无需支付信息）；
• 挑战2：信息不一致：不同Agent对同一上下文的理解冲突（如客服Agent记录“退货申请已提交”，订单Agent显示“未收到申请”）。
  解决方案：引入“上下文版本号”和“时间戳”，以最新版本为准，并记录变更日志。

案例：电商多Agent退货系统协同
用户退货流程涉及3个Agent：

1. 客服Agent：接收退货申请，提取用户ID、商品ID、原因，发布“退货申请事件”到消息队列；
2. 订单Agent：订阅“退货申请事件”，查询订单状态（“已付款，未发货”），更新订单状态为“退货中”，传递上下文包给物流Agent；
3. 物流Agent：接收上下文包（用户ID、商品ID、退货地址），生成退货物流单，反馈“请用户将商品寄往XX地址”。

协同结果：用户从“提交申请”到“获取退货地址”的时间从平均30分钟缩短至5分钟，信息不一致导致的投诉量下降75%。

4. 进阶探讨 (Advanced Topics)

上下文工程的数学基础：从注意力机制到上下文压缩

要深入理解上下文工程，需掌握其背后的数学原理：

• 注意力权重与上下文重要性：Transformer的注意力权重（Attention Weights）可视为模型对上下文片段“关注度”的量化，通过分析权重分布，可识别模型认为的关键信息（如用户问题中的实体词通常权重更高）；
• 上下文压缩算法：当上下文长度超过模型窗口时，可通过以下算法压缩：
  • TextRank：提取上下文关键词和摘要（类似网页排序算法）；
  • Sentence-BERT：对句子嵌入后聚类，保留每个簇的中心句；
  • RL-based Compression：用强化学习训练压缩模型，目标是“压缩后上下文的任务准确率损失最小”。

伦理与安全：上下文隐私保护

上下文常包含敏感信息（用户身份证号、财务数据），专家需掌握隐私保护技术：

• 数据脱敏：自动识别并替换敏感信息（如将“身份证号110101XXXXXXXX1234”替换为“身份证号********1234”）；
• 联邦学习（Federated Learning）：多Agent在本地处理上下文，仅共享模型参数而非原始数据；
• 遗忘机制（Forget-Me-Not）：支持用户“删除特定上下文”（如“忘记我刚才提供的银行卡号”），需在上下文存储层设计可删除的索引结构。

前沿趋势：神经符号系统与上下文推理

未来的上下文工程将向“深度推理”方向发展，结合神经符号系统（Neural-Symbolic Systems）：

• 神经模块：用大模型处理非结构化上下文（如自然语言、图像）；
• 符号模块：用逻辑规则（Logic Rules）处理结构化上下文（如“若用户等级=VIP，则优先处理”）；
• 协同推理：神经模块提取实体关系（“用户A购买了商品B”），符号模块应用规则（“购买B的用户可享受C服务”），共同生成决策。

5. 总结 (Conclusion)

回顾要点

本文构建了提示工程架构师的四阶段进阶路径：

• 初级：掌握结构化提示模板、静态上下文注入、基础情境识别，核心是“让AI理解固定信息”；
• 中级：实现动态上下文提取、记忆机制设计、情境适配，核心是“让AI适应变化的对话与用户”；
• 高级：深化上下文优先级排序、多模态融合、情境推理，核心是“让AI能规划复杂任务”；
• 专家：设计上下文分层架构、评估体系、多Agent协同，核心是“让AI系统高效协同工作”。

成果展示

通过这一路径，你将完成从“编写提示词”到“设计AI系统上下文架构”的蜕变：

• 从“被动接收需求”到“主动感知情境”；
• 从“单轮对话优化”到“多Agent系统协同”；
• 从“主观经验判断”到“数据驱动评估”。

鼓励与展望

上下文工程是Agentic AI的“地基”——地基越牢固，AI系统的自主决策能力、用户体验、业务价值就越高。建议你：

1. 分阶段实践：从初级的LangChain记忆模块开始，逐步尝试LangGraph的任务规划；
2. 复盘失败案例：记录因上下文问题导致的AI决策错误，分析根因（如信息缺失、优先级错误）；
3. 关注前沿：跟踪LangChain/LangGraph的更新，了解多模态上下文、神经符号推理等新方向。

6. 行动号召 (Call to Action)

互动邀请

• 案例分享：你在上下文工程实践中遇到过哪些挑战？是如何解决的？欢迎在评论区分享你的案例与工具使用心得！
• 问题交流：若对“上下文分层架构”“多Agent协同”等内容有疑问，或想深入探讨某一阶段的能力培养，可加入我们的“提示工程架构师交流群”（私信获取群二维码）；
• 实践打卡：用本文方法优化你的AI系统上下文方案，2周后在评论区反馈“优化前后的指标变化”，优质分享将获得《Agentic AI上下文工程实践手册》电子版！

让我们一起，从“提示词编写者”进化为“Agentic AI系统的架构师”——未来的AI，将因你设计的上下文而更“智能”！