上下文工程是AI智能体系统的核心技术，旨在解决大模型感知不足、理解局限、记忆缺失和注意力涣散的缺陷。它通过构建动态信息管道，整合指令、知识、工具和反馈等多维度信息，实现从静态提示到动态上下文管理的转变。随着技术演进，上下文工程正向多模态融合、自动化优化和多智能体协作方向发展，为AI提供更全面、立体的认知框架，推动AI从信息处理器向主动智能体转变。

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智能体（Agent）是一种能够感知环境、制定决策并采取行动以实现特定目标的AI系统，具有意图理解、长短期记忆、决策规划、采取行动、工具调用等基本能力。

简单来说，智能体通过工具调用将大语言模型的“思考”能力与外部系统、工具、API的“行动”能力结合，实现从需求理解到任务执行的闭环。这一机制使智能体能突破自身知识局限，为用户提供更多复杂的智能服务。

智能体系统与大模型的区别是：一般情况下，大模型只说不做，而智能体系统不只说，还会做，可以帮助用户完成更加复杂的任务。

本文旨在对AI智能体系统的上下文工程进行一次全面深入的分析。从上下文工程技术的起源、基本概念、核心原理、关键突破、未来趋势等多个维度，系统性地梳理其发展脉络，让大家能够对智能体系统中的上下文工程有一个较为清晰的认识。

用大白话说，这篇文章就是讲述智能体系统中的上下文工程是个啥？由什么组成的？应该怎么做？未来会怎么发展？

提示词工程的兴起与核心挑战

在大语言模型应用开发的早期阶段，提示工程是开发者社区关注的焦点。它被视为一门“提问的艺术”，核心在于通过精心设计和组织输入文本（即提示词），来引导LLM生成最符合预期的输出 。这种方法在相对简单和可控的任务中，如单轮问答、文本摘要任务，取得了不错的效果。开发者们通过大量的实验，总结出了许多行之有效的提示技巧，例如角色扮演（“你是一个专业的翻译官”）、思维链（Chain-of-Thought）引导以及提供少样本示例（few-shot方法）等。这些技巧的本质，是通过优化输入端的指令，来激活模型内部在预训练阶段学到的特定知识或推理模式。

然而，随着LLM应用场景的深化，提示工程的局限性也日益凸显。其核心挑战在于，它过度依赖于一个静态的、一次性的输入，而忽略了模型在动态交互过程中对持续、丰富信息的需求 。

在一个有限的测试环境中，一个精心设计的提示或许能获得不错的结果，但在复杂的真实世界部署中，同样的提示可能会因为模型缺乏必要的背景信息（如相关数据、对话历史或实时状态）而彻底失败。

例如，一个智能客服机器人，如果仅仅依赖用户当前的一句话来生成回复，而不知道用户之前的订单历史、账户状态或之前的沟通记录，其回答很可能是不相关甚至错误的。这种 “一次性”的交互模式，使得提示工程难以支撑起需要多轮推理、长期记忆和与外部环境交互的复杂AI智能体应用。因此，我们开始意识到，仅仅优化“如何提问”是远远不够的，更关键的是要解决“如何让AI拥有回答问题的正确知识和环境”这一更深层次的问题。

AI应用需求从单轮对话向多轮推理的智能体应用的转变，是推动上下文工程兴起的最直接动力。早期的LLM应用大多是“一问一答”的单轮交互模式，用户的每一个请求都是独立的，模型无需考虑之前的对话历史。在这种模式下，提示工程通过优化单次输入，足以引导模型完成大多数任务。

然而，随着AI智能体的出现，应用场景变得愈发复杂。一个智能体不再是简单地响应指令，而是需要在一个持续的环境中，通过多轮次的 “思考-行动-观察”循环来完成复杂的任务 。

例如，一个电商领域的AI智能体可能需要执行以下流程：1) 理解用户的退款请求；2) 查询订单数据库验证订单详情；3) 检查库存系统确认商品状态；4) 调用支付接口处理退款；5) 更新用户记录；6) 发送通知邮件 。

在这个多步骤的推理过程中，每一步的决策都依赖于前一步的结果和整个任务的上下文。如果在第一步就出现了上下文理解错误，这个错误将会像多米诺骨牌一样，在后续的步骤中逐级放大，最终导致整个任务的失败 。这种 “级联失效”模式在自主系统中是可怕的，因为它不仅会产生错误的答案，更可能引发错误的现实世界行动，造成资源浪费甚至商业损失。

因此，AI智能体系统必须具备在多轮交互中有效管理和利用上下文的能力。这包括记住之前的对话内容、整合来自不同工具或数据源的新信息、并根据累积的知识动态调整后续的行动策略。

这种从静态、单轮交互到动态、多轮推理的需求转变，使得上下文管理从一个可选项变成了必需品，也标志着AI工程的核心工作从“提示工程”正式转向了“上下文工程” 。

上下文工程的诞生

随着大语言模型技术的飞速发展，AI智能体正从概念走向现实应用。然而，在它们展现出能力的同时，一个根本性的瓶颈也逐渐显现：AI与人类之间存在着一道深刻的“理解力鸿沟” 。这种鸿沟并非源于模型处理能力的不足，而是源于其认知模式的根本差异。

首先，AI的 “感官”是不完整的。人类在交流时，会无意识地接收并处理大量非文本信息，如环境氛围、对方的肢体语言和语调变化，这些信息共同构成了丰富的上下文。而当前绝大多数AI系统，尤其是单模态的大语言模型，其感知范围被严格限制在用户输入的文本中，无法主动捕捉和理解这些高熵的隐含信息，导致其“感知视野”极为狭窄 。

其次，即便能够获取所有信息，AI的 “理解能力”也存在局限性。人类大脑擅长整合多源信息，理解复杂逻辑和事物间的隐性关联。相比之下，AI大模型，特别是基于Transformer架构的模型，在处理长距离依赖和复杂关系信息时依然面临性能瓶颈，难以像人类一样进行深度整合与推理 。

第三，也是最关键的一点，是AI “记忆的缺失” 。Transformer架构虽然强大，但其上下文窗口的长度是有限的，这导致模型缺乏一个长期、稳定的记忆系统。它无法像人类一样，通过共享的过去对话和经验来建立稳固的背景共识，每一次交互都仿佛是一次“初见”，无法形成连贯的认知积累 。

最后，AI的 “注意力”是分散且低效的。即便通过检索增强生成（RAG）等技术为其配备了外部记忆库，当面对海量信息时，AI也常常表现出“上下文选择困难症”，不知道应该将注意力聚焦于何处，导致关键信息被淹没在噪声中 。这些固有的缺陷共同导致了AI在复杂、多轮、需要深度理解的交互场景中表现不佳，也催生了上下文工程的诞生。

上下文工程的诞生，标志着AI应用开发范式的转变。早期的LLM应用大多聚焦于一次性的文本生成任务，提示工程足以应对。但随着AI智能体的出现，它们需要在多轮推理和更长的时间尺度上自主运行，这要求系统能够动态管理包括系统指令、工具描述、外部数据、对话历史在内的整个上下文状态。

一个智能体在循环中运行会产生大量可能相关的数据，而上下文工程的技术就在于，如何从这个不断演变的信息宇宙中，为有限的上下文窗口筛选出最关键、最有价值的内容 。它不再是一个孤立的技巧，而是一个贯穿AI系统生命周期的工程学科，涵盖了从信息收集、管理到使用的完整闭环，旨在为AI提供一个稳定、可靠且持续进化的“行动指南”，从而解锁其在复杂现实世界任务中的真正潜力 。

上下文工程技术的简要介绍

根据AI领域领先公司Anthropic的描述，上下文工程可以被定义为 “一套用于策划和维护在大语言模型推理过程中的最优信息（token）集合的策略”。

这里的“上下文”指的是在模型进行内容生成时，输入给模型的全部token集合，它不仅包括用户直接输入的提示词，还涵盖了系统指令、工具描述、外部检索到的数据、历史对话记录等所有可能影响模型输出的信息 。而“工程”则强调了这是一个系统性、有目的性的优化过程，其核心目标是在LLM固有的上下文窗口限制下，最大化这些token的效用，从而稳定、可靠地达成预期的行为结果 。

简而言之，上下文工程的本质是构建一个动态的信息管道，它能够根据当前任务的需求，自动地从庞大的外部知识库、实时数据源和历史交互记录中，筛选、组装并注入最相关的信息到LLM的上下文窗口中。

与侧重于“如何提问”的提示工程不同，上下文工程更关注 “提供哪些重要信息”以及“如何提供重要信息”。它要求开发者从更宏观的视角来思考，即“什么样的上下文配置最有可能引导模型产生期望的行为” 。这涉及到一系列复杂的技术决策，例如如何设计高效的信息检索策略、如何对检索到的信息进行排序和压缩、如何管理长短期记忆、以及如何协调多个信息源、如何对大量的工具或者MCP服务进行筛选等。

因此，上下文工程不仅仅是一门技术，更是一种系统设计的思维方式，它将AI应用的开发从单纯的模型调用，提升到了构建复杂信息系统的层面。

上下文工程的核心理念，是要为通用的大语言模型注入高度专业化和情境化的信息，将其从一个“万事通”转变为一个在特定领域内可靠、高效的“专家” 。一个未经专门上下文配置的通用LLM，虽然知识广博，但在处理特定领域的复杂问题时，往往会因为缺乏深度和精确性而产生“幻觉”、参数提取失败、工具判断错误或给出不切实际的答案。

上下文工程的目标就是通过构建一个精心设计的“认知工程框架”，来弥补这一差距。这个框架为AI提供了执行任务所需的一切背景知识、规则约束和实时数据，使其能够在一个明确、清晰的边界内进行推理和决策。

这个理念的实现，依赖于对上下文的精细化管理和动态组装。例如，在构建一个医疗智能诊断辅助系统时，上下文工程不仅仅是让AI读取医学教科书。它更涉及到：

1. 知识库构建：将权威的医学文献、临床指南、药物说明书等结构化或非结构化数据，构建成一个可供高效检索的知识库。

2. 动态检索：当接收到患者的症状描述时，系统能够根据关键词、语义向量、全文检索等方式，从知识库中精准地检索出最相关的疾病信息、诊断标准和鉴别诊断要点。

3. 上下文组装：将检索到的信息、患者的病历数据、以及预设的诊疗规范有机地组织起来，构成一个完整、有序的上下文，输入给LLM。

4. 持续优化：根据模型的输出结果和医生的反馈，不断调整检索策略和上下文组装逻辑，提升系统的准确性和可靠性。通过这一系列操作，上下文工程将通用的AI模型“锚定”在了一个专业的知识领域内，使其输出不仅更加准确，而且更符合行业规范和最佳实践，从而真正成为人类专家值得信赖的助手 。

检索增强生成（RAG）系统的出现

上下文工程的雏形，可以追溯到检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统的出现。在LLM的上下文窗口还相对较小、且模型内部知识更新滞后的时期，如何让模型回答关于最新信息或特定领域私有知识的问题，是一个巨大的挑战。

RAG系统为此提供了一个优雅的解决方案，其基本思想是，在生成答案之前，先通过一个检索器从一个外部知识库（如文档集合、数据库）中，找到与用户问题最相关的信息片段，然后将这些片段作为上下文，连同用户问题一起输入给LLM，由LLM基于这些提供的上下文来生成最终答案。

RAG的出现，标志着AI应用开发从单纯依赖模型内部知识，转向了 “模型+外部知识库”的混合模式，这可以被看作是上下文工程的1.0版本。它首次系统性地解决了“如何为模型提供它不知道的信息”这一核心问题。早期的RAG系统主要关注于检索的准确性，即如何找到最相关的文档块。开发者们投入大量精力优化文本切分策略、向量嵌入模型和相似度搜索算法。

然而，随着应用的深入，人们发现仅仅“找到”信息是不够的，如何“呈现”这些信息同样至关重要。这就催生了对上下文进行更精细管理的需求，例如，如何处理检索到的多个信息片段之间的冲突？如何对它们进行排序以突出重点？如何压缩过长的上下文以适应模型的窗口限制？这些问题推动了RAG系统向更复杂的上下文工程范式演进，为后续智能体时代的到来奠定了基础。

上下文工程都包括什么？

随着AI智能体（Agent）的落地，上下文工程的发展进入了一个全新的阶段，其核心从静态的信息检索，演变为动态的上下文管理。在RAG系统中，上下文管理是一次性的：针对用户的单次提问，检索一次信息，构建一次上下文。但在一个能够自主行动的AI智能体中，上下文是持续演变和流动的。

一个智能体可能需要执行一个包含多个步骤的复杂任务，每一步的行动都依赖于前一步的结果和不断累积的“经验” 。这就要求上下文工程系统必须具备动态、持续地管理上下文的能力。

这个发展阶段的特点是，上下文不再仅仅是外部知识的堆砌，而是包含了更多维度的信息。一个智能体系统中的上下文通常包括以下几种类型 ：

1. 指令（Instructions）：系统提示、行为规则、少样本示例、工具的描述和使用方法。

2. 知识（Knowledge）：从外部知识库检索到的领域事实、语义记忆、以及智能体在运行过程中产生的中间结果。

3. 工具（Tools）：外部API、函数或系统的描述，允许智能体主动与外部环境交互，执行操作（如搜索、计算、发送邮件）并获取新信息。

4. 工具反馈（Tool Feedback）：智能体调用外部工具（如API、数据库）后得到的返回结果，以及系统内部的运行信息。

为了有效管理这些动态且多维度的上下文，一系列更高级的策略应运而生。这包括如下内容：

1. 上下文选择：智能体需要具备判断在特定时刻哪些信息最相关的能力，通过RAG、相似度搜索或过滤器，动态地检索所需的数据、指令或工具，而不是将所有信息一次性塞入上下文窗口 。
2. 上下文压缩：为了应对有限的上下文窗口，系统需要能够对历史消息或工具输出进行摘要或修剪，以防止token数量膨胀 。
3. 上下文隔离：在多智能体系统中，为了避免不同智能体之间的信息冲突和干扰，需要为每个智能体提供独立的、有作用域限制的上下文窗口 。
4. 上下文写入：将重要的信息（如任务状态、决策历史）持久化地存储到外部记忆（如数据库、文件）中，以便智能体在后续步骤或未来的会话中能够引用 。

这一系列从“检索”到“管理”的演进，标志着上下文工程已经成为构建复杂AI智能体系统的核心内容，它使得AI能够在一个更接近人类工作记忆的框架内进行复杂的、多步骤的推理和行动。

上图详细说明了为弥补大模型的感知有限、理解局限、记忆确实、注意力涣散等缺陷而必须搭建的庞大脚手架系统——上下文工程系统，图片来源于上海交通大学和GAIR实验室发表的论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》，由腾讯科技的博阳进行了图片的翻译。文章请见：https://arxiv.org/pdf/2510.26493。

上下文工程技术的演进与突破

上下文工程作为一个系统性的学科，其技术实现依赖于几个相互关联的基础组件。这些组件共同构成了一个动态的信息处理流水线，旨在为大语言模型提供最优的决策环境。这些基础组件可以被划分为三个核心环节：上下文检索与生成、上下文处理以及上下文管理 。

这三个环节环环相扣，共同解决了“从哪里获取信息”、“如何处理信息”以及“如何有效利用信息”这三个根本性问题。

1、上下文检索与生成

上下文检索与生成是上下文工程的起点，其核心任务是根据当前的任务需求，从各种可能的信息源中动态地获取或生成相关的上下文信息。这个过程远不止是简单的关键词搜索。

在复杂的智能体系统中，信息源可能是多样化的，包括结构化的数据库、非结构化的文档集合、API的实时返回数据甚至是其他智能体的输出。因此，上下文检索需要采用更加智能和灵活的策略。例如，在需要回答一个复杂问题时，系统可能需要执行多跳推理 ，即先通过一次检索找到初步线索，再根据这些线索进行第二次、第三次检索，逐步拼凑出完整的答案 。

此外，上下文的“生成”也扮演着重要角色。这不仅仅指LLM生成文本，更包括将不同来源、不同格式的信息进行整合、转换和抽取摘要，使其更适合作为LLM的输入。例如，当检索到多个相关的文档片段时，系统可能需要对这些片段进行去重、排序并生成一个简洁的摘要，以突出核心信息并节省宝贵的上下文窗口空间。

在一些高级应用中，系统甚至会根据任务需求，主动生成一些“伪文档”或“假设性知识”，以引导LLM进行更有效的推理。这种动态组装信息的能力，是上下文工程区别于静态提示工程的关键所在，它使得AI系统能够根据实时情况，灵活地构建其“认知基础”。

2、上下文处理

上下文处理是上下文工程的核心技术环节，它主要解决的是如何将检索到的庞大和复杂的信息，有效地输入到LLM中。这个环节面临着两大核心挑战：长序列处理和复杂数据结构的处理。首先是长序列问题，尽管现代LLM的上下文窗口已经从最初的数千token扩展到数十万甚至上百万token，但处理超长序列仍然面临着巨大的计算和内存开销，并且模型在超长序列中捕捉关键信息的能力（即“大海捞针”问题）也存在瓶颈 。因此，上下文处理需要采用各种技术来优化长序列的利用效率。

其次是复杂数据的处理。现实世界的信息并非都是文本模态的，在复杂的应用场景中，上下文可能包含图结构（如知识图谱）、表格、代码、多模态数据（如图像、视频）等。如何将这些非结构化和半结构化的数据，转换成LLM能够有效理解和利用的格式，是一个巨大的挑战。例如，在处理一个代码库时，仅仅提供代码文件的内容是不够的，还需要让模型理解代码之间的依赖关系、调用关系等图状结构 。

同样，在处理一个涉及多步推理的科学问题时，将问题分解成一个逻辑链条（如思维链，Chain-of-Thought）或一个树状结构（如思维树，Tree-of-Thought），可以显著提升模型的推理能力 。因此，上下文处理不仅仅是文本的拼接，更是一种对信息进行结构化、序列化和优化的艺术，其目标是让LLM能够“看懂”并“用好”这些复杂的信息。

3、上下文管理：记忆、压缩与优化

上下文管理是上下文工程的“大脑”，负责在整个交互过程中，对上下文信息进行持续的监控、维护和优化。由于LLM的上下文窗口是有限的“工作记忆”，而智能体在运行过程中会产生源源不断的信息流，因此，如何高效地管理这个有限的记忆空间，就成为决定系统性能的关键。上下文管理主要涉及记忆、压缩和优化三个方面。

记忆管理旨在为AI构建一个类似人类的记忆系统。这通常通过引入外部存储（如向量数据库、知识图谱）作为“长期记忆”，与LLM内部的上下文窗口（“短期记忆”）相结合来实现 。记忆管理的核心机制包括：如何将短期记忆中的重要信息“巩固”到长期记忆中，以及如何在需要时从长期记忆中“检索”相关信息并加载到短期记忆中 。一些先进的系统甚至引入了“工作记忆”和“程序性记忆”等概念，以更精细地模拟人类的认知过程 。

记忆压缩是解决上下文窗口瓶颈的直接手段。当上下文信息过长时，系统需要对其进行压缩。压缩技术多种多样，从简单的截断、摘要，到更复杂的语义压缩和知识蒸馏 。例如，可以对冗长的对话历史进行摘要，只保留关键决策点和结论；或者从多个相似的文档中提取出核心观点和模式，形成一个更紧凑的知识表示 。

记忆优化则是一个更宏观的概念，它涉及到如何在整个系统层面提升上下文的效用。这包括上下文的选择策略（决定哪些信息最重要）、上下文的排序策略（将最关键的信息放在最前面或最后面，以利用LLM的注意力偏差）以及上下文的隔离策略（在多智能体系统中避免信息干扰）。通过这些精细的管理和优化手段，上下文工程确保了AI在任何时候都能在一个信息丰富、重点突出且无干扰的环境中进行决策，从而最大化其性能和可靠性。

4、基座大模型技术的相关突破

为了攻克Transformer模型在处理长序列时面临的二次方计算复杂度瓶颈，目前已经在多个技术方向上取得了关键性突破，这些突破大致可以分为对现有架构的优化和全新的架构设计两大类。

在优化现有Transformer架构方面，一个核心挑战是位置编码的限制。传统的位置编码方法在序列长度超出训练范围时会失效。为了解决这个问题，研究者们提出了位置插值技术，例如YaRN（Yet another RoPE-based NTK-aware method），它通过智能地重新缩放位置索引，而非简单地外推到未见过的位置，从而使模型能够处理远超其原始上下文窗口限制的序列 。LongRoPE等技术甚至通过两阶段微调，成功将上下文窗口扩展到了惊人的2048K token。这些技术在不改变模型核心架构的情况下，显著提升了长上下文处理能力。

然而，要从根本上解决二次方复杂度的难题，则需要更激进的架构创新。这催生了多种超越传统自注意力机制的新架构，其中，状态空间模型（State Space Models, SSMs） 如Mamba，通过引入一个固定大小的循环状态，实现了线性的计算复杂度和恒定的内存占用，使其在处理超长序列时比传统Transformer更具效率。

另一大创新方向是线性注意力（Linear Attention） ，它通过将注意力计算转化为线性形式，彻底摆脱了O(N²)的束缚 。此外，还有如LongNet这样的模型，它采用扩张注意力（Dilated Attention）机制，随着token间距离的增加而指数级扩大感受野，实现了线性复杂度，理论上可以处理超过十亿token的序列。

这些架构层面的革命性创新，不仅为长上下文处理提供了全新的解决方案，也为未来设计更高效、更具扩展性的AI模型开辟了新的道路。

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