上下文工程是"在正确时间、以正确格式，把正确信息递给大模型"的艺术与科学。它包含四个基本阶段：编写上下文（将信息存于上下文窗口外）、读取上下文（载入相关信息）、压缩上下文（去除冗余）和隔离上下文（防止上下文污染）。类比于传统机器学习中的特征工程，通过精心设计上下文流水线，使大模型能够获取精准信息，从而显著提升性能和效果。

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上下文工程正变得愈发关键，但我们发现不少人仍对其真正含义感到困惑。

今天，让我们来循序渐进地吃透上下文工程的所有要点！

开始吧——

一句话：上下文工程就是“在正确的时间，以正确的格式，把正确的信息递给大模型”的艺术与科学。

以下是 Andrej Karpathy 对上下文工程的评述……

要理解“上下文工程”，首先得弄清“上下文”到底指什么。

如今的智能体早已不只是聊天机器人。

下图概括了智能体正常运转所需的 6 类上下文：

• 指令
• 示例
• 知识
• 记忆
• 工具
• 护栏

这告诉我们，光给智能体“扔一句提示”远远不够——你必须把输入（即上下文）当成工程问题来设计。

可以这样理解：

• 如果把大模型（LLM）比作 CPU。
• 那么上下文窗口就是内存（RAM）。

你其实是在这块“内存”里，为 AI 写入最恰当、最精密的指令。

具体怎么做？

上下文工程可拆成 4 个基本阶段：

• 编写上下文
• 挑选上下文
• 压缩上下文
• 隔离上下文

我们来逐个拆解——

1. 编写上下文（Writing Context）

把信息先“写出去”，存到上下文窗口之外，供智能体随用随取。常见落盘位置：

• 长期记忆（跨会话持久）

• 短期记忆（会话内持久）

• 状态对象（结构化变量）

2. 读取上下文（Read Context）

在需要时把相关信息“读进来”，载入上下文窗口，来帮助智能体来执行某个具体任务。来源可以是：

• 工具返回

• 记忆系统

• 知识库（文档、向量数据库等）

3. 压缩上下文（Compressing Context）

只保留任务真正需要的 token，去掉冗余。

多轮工具调用易产生重复内容，既费钱又干扰模型；可通过摘要、去重、信息融合等手段瘦身。

4. 隔离上下文（Isolating Context）

把上下文按职责切开，防止互相污染。常用手段：

• 多智能体/子智能体，各自持有私有上下文

• 为代码执行单独起沙箱

• 用状态对象显式划分作用域

所以，所谓上下文工程，就是设计一条“上下文流水线”：作为一名上下文流水线的工程师，你能够让 LLM 在正确的时间、以正确的格式、看到正确的信息。

类比传统 ML：

• 无用特征要删掉

• 高度相关特征有时反而添乱

……同理，对 LLM 也要“特征工程”——只是这里的特征就是上下文。

这没什么玄学。

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