某知名VR公司实战：提示工程架构师用AI上下文工程提升交互效率

哪些上下文对VR交互有用？从用户的“意图模糊点”反推上下文维度。比如用户说“那个盒子”时，系统需要知道“之前拿过的盒子”（历史交互）+“当前手里的盒子”（空间状态）；用户说“放左边”时，需要知道“用户是左撇子”（用户画像）+“当前用户的朝向”（空间姿态）。回顾我们的优化过程，上下文工程的核心不是“让AI记住更多”，而是“让AI记住对的内容”——记住用户的习惯、记住最近的交互、记住当前的空间状态。

SuperAGI2025

954人浏览 · 2025-09-15 17:19:36

SuperAGI2025 · 2025-09-15 17:19:36 发布

某知名VR公司实战：用AI上下文工程让VR交互从“卡壳”到“懂你”

引言：VR交互的“致命痛点”——系统总像“没带脑子”

想象这样一个场景：你戴着VR头显，沉浸在一个温馨的虚拟客厅里。你用左手拿起茶几上的红色马克杯，对着麦克风说：“把这个杯子放到厨房的架子第二层左边。”

结果系统却反问：“请问‘这个杯子’指的是哪一个？”你无奈地挥了挥左手——杯子还在你手里啊！等你重新说“左手的红色马克杯”，系统又问：“‘架子第二层左边’具体是哪里？”你盯着厨房架子看了三秒，忍不住摘下头显：“这系统怎么连‘上下文’都不懂？”

这不是虚构的吐槽，而是VR交互设计中最常见的“沉浸感杀手”。

传统VR系统的交互逻辑是“单次指令-单次响应”：系统只处理你当前说的话、做的动作，完全不记得之前的交互细节，也不考虑当前的空间状态。就像你和一个“金鱼记忆”的人对话——你刚说过“我喝冰美式”，下一秒他还问“你要热咖啡吗？”。

这种“断片式”交互的后果很严重：

交互效率低：用户需要反复解释细节，原本1秒能完成的动作，要花10秒；
沉浸感破裂：每一次“卡壳”都是对虚拟世界的“撕裂”，用户会从“代入”变成“吐槽”；
用户流失：某VR应用商店的数据显示，63%的用户因“交互不智能”卸载应用。

我们的解决方案：用“上下文工程”让AI变成“懂你的VR助手”

2023年，我们团队接手了公司核心VR应用的交互优化项目。我们的目标很明确：让系统能“记住”、“关联”、“预测”，像真人一样理解用户的意图。

最终，我们选择了提示工程中的“上下文工程”——这是一种让AI“主动管理上下文”的技术，核心是：

把VR场景中的用户历史、空间状态、多模态输入、用户习惯都变成“上下文”；
实时把这些上下文“喂”给AI模型，让它在理解当前指令时，能“参考过去、结合现在”；
动态更新上下文，确保AI的理解始终“跟得上用户的节奏”。

最终效果：交互成功率从65%到92%的飞跃

优化后，我们的VR系统实现了：

指令理解准确率提升41%：用户说“把那个盒子放回去”，系统能直接关联到“30秒前用户拿过的红色盒子+原来的架子位置”；
交互时间缩短67%：从平均15秒完成一个动作，降到5秒以内；
用户满意度从3.2分涨到4.5分（5分制）：有用户评论“这系统像我肚子里的蛔虫，我刚想做什么，它就准备好了”。

接下来，我会把我们的实战过程拆成5个可复制的核心步骤，结合具体代码和案例，告诉你如何用上下文工程解决VR交互的“卡壳”问题。

准备工作：先搞懂VR上下文工程的“地基”

在开始之前，你需要明确3件事：

1. VR交互的“上下文”到底是什么？

和普通APP的“文本上下文”不同，VR的上下文是多维度、实时、空间化的。我们把它拆成了4类核心维度：

上下文类型	具体内容	例子
用户历史交互	之前的指令、动作、系统响应、用户的纠正（比如“我是说左边，不是右边”）	用户1分钟前说过“我习惯用左手拿东西”
空间上下文	当前场景的物体位置、布局、用户的空间姿态（头部朝向、手部位置）	厨房架子在用户正前方2米，第二层左边有空位
多模态输入上下文	当前的语音输入、手势输入、头部追踪数据	用户说“放杯子”+左手握着杯子+头部朝向厨房
用户画像上下文	用户的习惯（左撇子/右撇子）、语言风格（简洁/详细）、偏好（爱用语音/手势）	用户过去10次交互都用“把XX放到XX上面”的句式

2. 需要哪些工具/技术？

VR开发环境：Unity/Unreal Engine（我们用的是Unity，因为生态更成熟）；
AI模型：多模态大模型（比如我们自研的“VR-LLM”，或GPT-4V、Claude 3等支持视觉+文本的模型）；
上下文存储：向量数据库（Pinecone/Weaviate，用于快速检索历史上下文）；
多模态输入处理：语音识别（Whisper）、手势识别（MediaPipe Hands）、空间追踪（OpenVR）。

3. 前置知识：不用懂深度学习，但要知道这些概念

提示工程：用自然语言指导AI模型输出的技术（比如“请根据以下上下文回答”）；
上下文窗口：AI模型能“记住”的历史信息长度（比如GPT-4的上下文窗口是8k tokens，超过就会“忘”）；
向量 embedding：把文本、图像、动作转换成“数字向量”，方便快速找相似内容（比如把“红色盒子”转换成一串数字，和历史中的“红色盒子”向量对比）。

核心步骤1：定义VR上下文的“维度清单”——避免AI“漏看”关键信息

第一步，你得先明确：哪些上下文对VR交互有用？

我们的经验是：从用户的“意图模糊点”反推上下文维度。比如用户说“那个盒子”时，系统需要知道“之前拿过的盒子”（历史交互）+“当前手里的盒子”（空间状态）；用户说“放左边”时，需要知道“用户是左撇子”（用户画像）+“当前用户的朝向”（空间姿态）。

实战案例：我们的“VR上下文维度清单”

我们给每个VR场景都设计了一份“上下文模板”，比如“虚拟客厅”的模板长这样：

{
  "user_id": "u123",
  "timestamp": 1689012345,
  "historical_interactions": [
    {
      "type": "voice",
      "content": "我习惯用左手拿东西",
      "timestamp": 1689012300
    },
    {
      "type": "action",
      "content": "拿起红色盒子（位置：茶几中央，坐标X=0.5,Y=0.2,Z=1.0）",
      "timestamp": 1689012330
    }
  ],
  "spatial_context": {
    "user_pose": {
      "position": "X=1.0,Y=1.5,Z=2.0",
      "head_direction": "厨房方向"
    },
    "objects": [
      {
        "name": "红色盒子",
        "position": "X=0.3,Y=0.1,Z=0.8"（用户左手）,
        "state": "被握住"
      },
      {
        "name": "厨房架子",
        "position": "X=2.0,Y=1.0,Z=3.0",
        "layers": [
          {"layer": 2, "left_slot": "空", "coordinate": "X=1.2,Y=0.8,Z=3.0"}
        ]
      }
    ]
  },
  "current_input": {
    "voice": "把那个盒子放到架子第二层左边",
    "gesture": "左手握着盒子指向厨房架子",
    "head_tracking": "朝向厨房架子"
  },
  "user_profile": {
    "handedness": "left",
    "preferred_input": "voice+gesture",
    "language_style": "concise"
  }
}

关键技巧：用“用户意图”验证维度是否完整

比如用户的意图是“把手里的红色盒子放到架子第二层左边”，我们的维度清单覆盖了：

历史交互：知道“红色盒子”是之前拿的；
空间上下文：知道架子的位置和空位；
当前输入：知道用户用左手握盒子+指向架子；
用户画像：知道用户是左撇子，所以动作要对应左手。

核心步骤2：动态捕获与存储上下文——让AI“记住”每一个细节

定义好维度后，下一步是实时获取这些上下文，并高效存储。

这里的关键是：上下文是“活的”，要随用户的动作和场景变化实时更新。

1. 如何实时捕获上下文？

我们用**“感知模块+数据管道”**的架构：

空间感知：用OpenVR的追踪系统，实时获取用户的位置、物体的坐标（比如红色盒子的位置会随用户的动作更新）；
多模态输入感知：用Whisper转语音为文本，用MediaPipe Hands识别手势（比如“握住”“指向”），用头显的陀螺仪获取头部朝向；
历史交互感知：每次交互完成后，自动记录“用户输入-系统响应-结果”（比如“用户说‘拿盒子’→系统执行→盒子被拿起”）。

2. 如何高效存储上下文？

传统的数据库（比如MySQL）无法快速“找到相关的历史”，所以我们用了向量数据库Pinecone——它能把上下文转换成向量，当用户输入新指令时，快速检索“最相关的历史”。

实战代码：用Pinecone存储与检索历史上下文

首先，安装依赖：

pip install pinecone-client sentence-transformers

然后，编写存储和检索函数：

import pinecone
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import json

# 初始化向量模型（用于将文本转向量）
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 初始化Pinecone（替换为你的APIKey和环境）
pinecone.init(api_key="YOUR_PINECONE_KEY", environment="us-west1-gcp")
index_name = "vr-context-index"

# 创建索引（仅第一次需要）
if index_name not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(
        name=index_name,
        dimension=384,  # all-MiniLM-L6-v2的输出维度
        metric="cosine"  # 用余弦相似度计算相关性
    )

index = pinecone.Index(index_name)


def store_context(user_id, context_data):
    """存储上下文到Pinecone"""
    # 将上下文转换为文本（方便转向量）
    context_text = json.dumps(context_data)
    # 生成向量
    embedding = model.encode(context_text).tolist()
    # 插入索引（用user_id+timestamp作为唯一ID）
    index.upsert([(
        f"{user_id}_{context_data['timestamp']}",
        embedding,
        context_data  # 存储原始数据作为metadata
    )])


def retrieve_relevant_context(user_id, current_input, top_k=3):
    """检索与当前输入最相关的历史上下文"""
    # 将当前输入转向量
    input_embedding = model.encode(current_input).tolist()
    # 过滤用户ID，检索top_k条相关上下文
    results = index.query(
        vector=input_embedding,
        filter={"user_id": user_id},
        top_k=top_k,
        include_metadata=True  # 返回原始上下文数据
    )
    # 提取metadata并按时间排序
    relevant_contexts = [match["metadata"] for match in results["matches"]]
    relevant_contexts.sort(key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)
    return relevant_contexts

3. 实战案例：存储用户的历史交互

当用户说“我习惯用左手拿东西”时，我们会生成这样的上下文数据：

context_data = {
    "user_id": "u123",
    "timestamp": 1689012300,
    "historical_interactions": [
        {"type": "voice", "content": "我习惯用左手拿东西", "timestamp": 1689012300}
    ],
    "user_profile": {"handedness": "left"}
}

# 存储到Pinecone
store_context("u123", context_data)

当用户30秒后说“拿那个杯子”时，我们检索相关历史：

current_input = "拿那个杯子"
relevant_contexts = retrieve_relevant_context("u123", current_input)

# 输出结果会包含“我习惯用左手拿东西”的历史
print(relevant_contexts[0]["historical_interactions"][0]["content"])
# 输出：我习惯用左手拿东西

核心步骤3：多模态上下文融合——让AI“听得到、看得到、摸得到”

VR的输入是语音+手势+空间的组合，比如用户说“放杯子”的同时，用左手指向架子。这时，系统需要把这些信息“融合”成一个完整的提示，让AI模型理解。

1. 融合的核心逻辑：用“结构化提示模板”整合上下文

我们设计了一个**“上下文+指令”的提示模板**，把所有相关的上下文都“喂”给AI模型。模板的结构是：

请根据以下上下文，理解用户的当前意图，并生成准确的VR操作指令：

### 1. 用户历史交互（最近3条）
{historical_interactions}

### 2. 当前空间上下文
- 用户位置：{user_position}
- 用户姿态：{user_pose}（头部朝向/手部位置）
- 关键物体状态：{object_states}（比如“红色盒子在用户左手，位置X=0.3,Y=0.1,Z=0.8”）

### 3. 当前多模态输入
- 语音输入：{voice_input}
- 手势输入：{gesture_input}
- 头部追踪：{head_tracking}

### 4. 用户画像
- 惯用手：{handedness}
- 语言风格：{language_style}

### 要求
1. 必须关联历史交互，明确“指代对象”（比如“那个盒子”指之前拿过的红色盒子）；
2. 必须结合空间上下文，给出具体的坐标或位置描述；
3. 操作指令要对应用户的惯用手（比如左撇子用左手）；
4. 输出格式：{"action": "放置", "target_object": "红色盒子", "target_position": "X=1.2,Y=0.8,Z=3.0", "hand": "left"}

2. 实战案例：融合多模态上下文生成提示

假设用户的当前状态是：

历史交互：30秒前拿起红色盒子（左手），并说过“我习惯用左手”；
空间上下文：厨房架子在正前方2米，第二层左边有空位（坐标X=1.2,Y=0.8,Z=3.0）；
当前输入：语音“把那个盒子放到架子第二层左边”+手势“左手握着盒子指向架子”+头部朝向“厨房”；
用户画像：左撇子，语言风格简洁。

我们用代码生成提示：

# 检索相关历史上下文
current_input = "把那个盒子放到架子第二层左边"
relevant_contexts = retrieve_relevant_context("u123", current_input)

# 提取历史交互（最近3条）
historical_interactions = []
for ctx in relevant_contexts:
    historical_interactions.extend(ctx.get("historical_interactions", []))
historical_interactions = historical_interactions[:3]  # 取最近3条

# 提取空间上下文（假设从OpenVR获取）
spatial_context = {
    "user_position": "X=1.0,Y=1.5,Z=2.0",
    "user_pose": "头部朝向厨房，左手握着红色盒子（位置X=0.3,Y=0.1,Z=0.8）",
    "object_states": [
        {"name": "红色盒子", "state": "被左手握住", "position": "X=0.3,Y=0.1,Z=0.8"},
        {"name": "厨房架子", "position": "X=2.0,Y=1.0,Z=3.0", "empty_slot": "第二层左边（X=1.2,Y=0.8,Z=3.0）"}
    ]
}

# 提取当前多模态输入
current_input_data = {
    "voice": "把那个盒子放到架子第二层左边",
    "gesture": "左手握着盒子指向厨房架子",
    "head_tracking": "朝向厨房架子"
}

# 提取用户画像（从用户 profile 中获取）
user_profile = {"handedness": "left", "language_style": "concise"}

# 生成提示文本
prompt = f"""
请根据以下上下文，理解用户的当前意图，并生成准确的VR操作指令：

### 1. 用户历史交互（最近3条）
{json.dumps(historical_interactions, indent=2)}

### 2. 当前空间上下文
- 用户位置：{spatial_context['user_position']}
- 用户姿态：{spatial_context['user_pose']}
- 关键物体状态：{json.dumps(spatial_context['object_states'], indent=2)}

### 3. 当前多模态输入
- 语音输入：{current_input_data['voice']}
- 手势输入：{current_input_data['gesture']}
- 头部追踪：{current_input_data['head_tracking']}

### 4. 用户画像
- 惯用手：{user_profile['handedness']}
- 语言风格：{user_profile['language_style']}

### 要求
1. 必须关联历史交互，明确“指代对象”（比如“那个盒子”指之前拿过的红色盒子）；
2. 必须结合空间上下文，给出具体的坐标或位置描述；
3. 操作指令要对应用户的惯用手（比如左撇子用左手）；
4. 输出格式：{"action": "放置", "target_object": "红色盒子", "target_position": "X=1.2,Y=0.8,Z=3.0", "hand": "left"}
"""

print(prompt)

3. AI模型的输出结果

我们把这个提示传给自研的VR-LLM模型，得到的输出是：

{
  "action": "放置",
  "target_object": "红色盒子",
  "target_position": "X=1.2,Y=0.8,Z=3.0",
  "hand": "left"
}

关键技巧：用“约束条件”让AI输出更准确

在提示中加入明确的格式要求（比如输出JSON）和强制约束（比如必须关联历史），能大幅提升AI输出的准确性。我们做过测试：

不加约束时，AI输出的指令有30%包含歧义（比如“放盒子到架子”，没说哪个盒子、哪个架子）；
加约束后，歧义率降到了2%以内。

核心步骤4：上下文的衰减与更新——让AI“忘记没用的，记住有用的”

大模型的上下文窗口是有限的（比如GPT-4是8k tokens），如果把所有历史都喂给模型，会导致：

响应变慢：模型要处理大量无关信息；
理解偏差：旧的上下文会干扰当前的理解（比如1小时前的交互，可能和现在无关）。

我们的解决方案：“时间衰减+重要性排序”

我们设计了一个上下文权重公式，给每条上下文打分，只保留“分数高”的上下文：

权重 = (1 / (时间差 + 1)) * 重要性系数

时间差：当前时间与上下文发生时间的秒数（时间越久，权重越低）；
重要性系数：根据上下文的类型赋值（比如用户纠正的指令系数是5，普通对话是1）。

1. 如何计算权重？

比如：

用户30秒前说“我习惯用左手”：时间差=30，重要性系数=5 → 权重=5/(30+1)≈0.16；
用户1小时前说“我喜欢喝咖啡”：时间差=3600，重要性系数=1 → 权重=1/(3600+1)≈0.00027；

我们只保留权重≥0.05的上下文（大约对应最近10分钟内的重要交互）。

2. 如何实时更新上下文？

每当用户有新的动作或输入时，我们会：

增量更新：把新的上下文插入Pinecone（比如用户刚说的“放杯子”）；
过滤旧上下文：定期删除权重<0.05的上下文（比如每天凌晨运行一次清理脚本）；
场景切换更新：当用户从“客厅”走到“厨房”时，自动切换空间上下文（比如从“客厅的沙发位置”变成“厨房的架子位置”）。

实战代码：上下文权重计算与过滤

import time

def calculate_context_weight(context_timestamp, context_type):
    """计算上下文的权重"""
    current_time = time.time()
    time_diff = current_time - context_timestamp
    # 重要性系数：用户纠正>历史交互>普通对话
    importance_map = {
        "correction": 5,
        "historical_interaction": 3,
        "normal_conversation": 1
    }
    importance = importance_map.get(context_type, 1)
    weight = importance / (time_diff + 1)
    return weight

def filter_contexts(contexts, min_weight=0.05):
    """过滤权重低于阈值的上下文"""
    filtered = []
    for ctx in contexts:
        weight = calculate_context_weight(ctx["timestamp"], ctx["type"])
        if weight >= min_weight:
            filtered.append(ctx)
    return filtered

案例：过滤旧上下文

假设用户有两条历史：

30秒前的“我习惯用左手”（类型：correction，权重≈0.16）；
1小时前的“我喜欢喝咖啡”（类型：normal_conversation，权重≈0.00027）；

过滤后，只保留第一条上下文，第二条会被删除。

核心步骤5：个性化上下文建模——让AI“懂你的习惯”

每个人的交互习惯都不同：有人喜欢用简洁的指令，有人喜欢详细描述；有人是左撇子，有人是右撇子。个性化上下文能让系统“适配”用户的习惯。

我们的实现方式：“用户画像向量+增量学习”

初始化用户画像：用户第一次使用时，让他填写简单的问卷（比如“惯用手？”“喜欢用语音还是手势？”），生成初始画像向量；
增量更新画像：每次交互后，用小样本学习更新用户画像（比如用户这次用了新的句式，就把这个句式加到画像中）；
个性化提示调整：根据用户画像，动态调整提示的内容（比如简洁风格的用户，提示更简短；详细风格的用户，提示更具体）。

实战案例：个性化提示调整

假设用户A是“简洁风格”，用户B是“详细风格”：

用户A的提示：“请根据上下文，生成简洁的操作指令”；
用户B的提示：“请根据上下文，生成详细的操作指令，包括物体的位置、操作的步骤”。

我们用代码实现个性化调整：

def adjust_prompt_for_user(prompt_template, user_profile):
    """根据用户画像调整提示"""
    if user_profile["language_style"] == "concise":
        prompt_template = prompt_template.replace("详细的操作指令", "简洁的操作指令")
    elif user_profile["language_style"] == "detailed":
        prompt_template = prompt_template.replace("简洁的操作指令", "详细的操作指令，包括物体的位置和步骤")
    return prompt_template