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LLM - AI智能体上下文工程实战教训与优化策略

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引言

随着AI技术与大模型智能体的发展，“上下文工程”（Context Engineering）正在成为开发者圈的新热点。它不只是提示词工程的升级版，而是推动AI从“能够理解”到“能够执行”关键任务的分水岭。

接下来我们将系统梳理上下文工程的理论基础、技术策略，以及实战案例，并通过结构化内容与可视化示例，深入理解如何精通上下文工程。

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一、什么是上下文工程？

一句话定义：上下文工程就是在正确的时间、用正确的方式，为大模型（如LLM）提供正确的信息。

传统提示词工程只关注“怎么写Prompt”，而上下文工程关注的是：

• 模型在生成回答前能看到、能理解、能使用的全部信息空间

常用信息渠道包括：

• 系统提示词（System Prompt）
• 用户输入（User Prompt）
• 对话历史
• 长期记忆
• 检索到的知识
• 可调用的工具
• 输出格式模板

上下文工程的定位：它堪称AI智能体的信息操作系统，决定了模型的“世界观”与“行动边界”。

类比理解：LLM是CPU，上下文窗口是RAM，上下文工程就是“调度哪部分信息能放进RAM”的调度系统。

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二、为什么上下文工程至关重要？

如今大模型上下文窗口已经扩展到百万token，但依然存在“上下文腐烂”（Context Decay）问题——

• 上下文越长，模型对早期信息的记忆准确率越低。

常见四大灾难级问题：

1. 上下文污染：错误信息被循环引用，智能体表现越来越偏
2. 上下文干扰：噪声信息拖住模型，忽略核心知识
3. 上下文混乱：无关内容影响模型判断，输出不稳定
4. 上下文冲突：矛盾信息导致AI陷入犹豫

堆积上下文内容不会提升智能体能力，反而让AI变得“更糊涂”。突破点在于：动态管理上下文的质量与组织结构。

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三、智能体效果对比案例

假设让AI协助安排会议：

• 没有上下文工程：只会机械回复“感谢来信！明天我有空。你想几点？”
• 有上下文工程：会综合日历、联系人重要性、历史语气等，生成“嗨，明天我全天排满，周四上午有空，我已发邀请，请确认！”

区别在于模型本身没有变，背后的上下文工程发挥了真正的作用。

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四、上下文工程的四大核心策略

根据LangChain团队研究，上下文工程包括以下四大操作：

1. 写入（Write）——记忆的延伸
   将暂时不需但未来可能用到的信息写入外部存储

   • 草稿本：暂存中间结果
   • 长期记忆库：保存用户偏好、历史

2. 选择（Select）——精准信息过滤
   从外部知识库筛选与当前任务最相关的信息

   • 示例样本 Few-shot
   • 行为规则 Policies
   • 事实知识 Knowledge base

3. 压缩（Compress）——信息瘦身
   通过摘要/修剪减少资源消耗

   • 自动摘要
   • 去重、剔除冗余

4. 隔离（Isolate）——多任务分治
   复杂任务拆成子任务，各自独立上下文执行

   • 多智能体协作
   • 环境与沙盒分离

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五、业界最佳实践案例

1. Claude Code 三层记忆架构

• 短期记忆：当前对话
• 中期记忆：智能压缩后的项目摘要
• 长期记忆：知识库（如CLAUDE.md）
• 当上下文超阈值时自动压缩，分层结构保存关键内容，实现真正“长时记忆”。

2. Manus 智能体KV缓存优化

• 缓存稳定前缀（Prompt Prefix），令缓存token成本仅为未缓存token的十分之一
• 支持智能体长链路任务时的几乎零延迟上下文调度

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六、提示词工程 vs 上下文工程

	提示词工程	上下文工程
作用	让AI“听懂你”	让AI“懂你、记你、持续帮你干活”
侧重点	Prompt设计	信息空间调度与全局质量管理
局限性	静态单一输入	动态、多渠道、高质量信息配置
典型应用	单轮对话问答	多轮协作、复杂智能体系统

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七、 小结

AI智能体的开发正从写提示词进化为设计上下文。掌握上下文工程，意味着能构建真正有记忆、有逻辑、能执行的智能体系统。

学习建议：

• 系统理解上下文组织、管理编码模式
• 实践LangChain等智能体框架
• 深入分析模型的“信息需求空间”，区分核心与噪声
• 结合业界主流架构（Claude Code/Manus KV缓存等）做项目实验

可视化：上下文工程信息流示意图

[系统提示词]
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[用户输入] ——+——> [临时记忆库] ——> [压缩/筛选] ——> [LLM任务窗口]
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[长期记忆]          [多任务分治]

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