Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering

今天我们要探讨一篇非常有前瞻性和系统性的论文：《上下文工程2.0：上下文工程的“上下文”》（Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering）。现在都在玩各种大模型、AI Agent，天天都在说“Prompt Engineering”，感觉这是个很新的东西。

但这篇论文告诉我们，我们可能只看到了冰山一角。它把我们的视野从当下的“技术热点”拉到了一个更宏大、更深刻的“历史演进”和“理论框架”的层面。

第一部分：“上下文工程”不是新事物

这篇论文的核心论点：上下文工程（Context Engineering）并非诞生于LLM时代，而是一门已经发展了二十多年的、伴随机器智能水平不断演进的学科。

我们现在做的所谓“提示词工程”、“RAG（检索增强生成）”等等，都只是“上下文工程”在当前这个时代（也就是论文定义的2.0时代）的具体实践形式。

那到底什么是“上下文工程”呢？

1. 1. 什么是“上下文”（Context）？

论文给出了一个非常经典且宽泛的定义：“任何可以用来描述‘实体’（人、地点、物体）状况的信息，只要这些实体与用户和应用的交互相关，都算上下文。”

这个定义非常重要。不要把“上下文”狭隘地理解为对话历史记录。你当前所在的文件夹路径、你的操作系统、你正在使用的软件、甚至你过往的偏好、外部可调用的API工具……这些都是上下文。它是情境的总和。

1. 2. 什么是“上下文工程”（Context Engineering）？

它是指系统性地设计、收集、存储、管理和使用上下文信息，以增强机器对人类意图的理解和任务执行能力的过程。关键词是“系统性地”。

它不是零敲碎打的技巧，而是一整套方法论。它的根本目的始终没变：弥合人类的高熵、模糊意图与机器所能理解的低熵、结构化指令之间的鸿沟。

第二部分：上下文工程的四个时代

这篇论文最具洞见的地方，就是提出了一个“四阶段”的演化模型，把上下文工程的发展和机器智能的等级牢牢绑定在了一起。

• • 1.0 时代：原始计算时代 (1990s - 2020)

• • 特征：机器智能水平低，只能理解结构化、低熵的输入。
• • 人机关系：“人适应机器”。
• • 实践：我们用图形界面（GUI）的菜单、按钮，或者早期的环境感知计算（比如手机进入会议室自动静音），这些都是把复杂的意图“翻译”成机器能懂的简单指令。设计师是“意图翻译官”。

• • 2.0 时代：智能体时代 (2020 -至今)

• • 特征：以LLM为代表，机器开始具备理解自然语言和处理模糊信息的能力。
• • 人机关系：“机器开始适应人”。
• • 实践：这就是我们现在所处的时代。我们用自然语言写Prompt，用RAG给模型“喂”知识，设计复杂的Agent工作流。上下文变成了给一个有能力的“智能体”下达的指令（Instruction）。

• • 3.0 时代：人类水平智能时代 (未来)

• • 特征：AI达到与人类相当的推理和理解能力。
• • 人机关系：人机成为真正的协作者（Collaborator）。
• • 畅想：AI能像人一样感知社交氛围、情绪状态等高熵信息。交互会变得极其自然，不再需要费尽心思地“设计”上下文，AI能自己“领悟”。

• • 4.0 时代：超人类智能时代 (畅想)

• • 特征：机器智能超越人类。
• • 人机关系：发生反转，机器成为启发者（Master）。
• • 畅想：AI不再是被动地理解我们给它的上下文，而是能主动为我们构建全新的上下文，揭示我们自己都未曾意识到的深层需求。就像AlphaGo下出了人类棋手从未想过的棋路一样。

可以看到，从1.0到4.0，机器的智能水平越高，处理上下文的能力越强，我们人类需要付出的“翻译成本”就越低。这就是整个演进的核心驱动力。

第三部分：上下文工程的三大支柱

讲完了宏观历史，我们来看看具体的“工程实践”。论文从三个维度系统地梳理了上下文工程的技术要点，这部分对大家做实际项目非常有指导意义。

1. 上下文的收集与存储 (Context Collection & Storage)

• • 怎么收集？ 从1.0时代的GPS、时钟等简单传感器，进化到2.0时代的多模态、多设备（手机、可穿戴设备、IoT）的持续信息流。
• • 怎么存储？ 从1.0时代的本地日志文件，进化到2.0时代的分层存储架构。这很像我们计算机的存储体系：

• • 短期内存（RAM）：对应模型的上下文窗口，快速但有限。
• • 长期内存（硬盘）：对应外部数据库（向量数据库、SQLite等），持久且海量。

2. 上下文的管理 (Context Management)

这是整个工程的“大脑”，也是最复杂、最核心的部分。如何把原始、杂乱的上下文变得井井有条、易于使用？

• • 上下文的组织：

• • 分层记忆架构：明确区分短期记忆和长期记忆。重要的、反复使用的信息，要从短暂的上下文窗口沉淀到长期的知识库里。
• • 上下文隔离 (Context Isolation)：这个思想非常巧妙。比如论文提到的子智能体（Subagent）。让一个主Agent负责统筹，把特定任务（如代码分析、文件读写）交给拥有独立上下文的子Agent处理。这样做的好处是，防止不同任务的上下文互相“污染”，也让系统更加模块化、稳定可靠。

• • 上下文的抽象，或者叫“自我烘焙” (Self-Baking)

• • 这是一个非常形象的比喻。Agent不能只是被动地存储信息，它必须能主动地“消化”和“吸收”自己的经历，把原始上下文“烘焙”成更紧凑、更结构化的知识。这才是从“记忆”到“学习”的关键。

• • 方法1：自然语言总结。定期让模型自己写个工作小结，总结最近发生了什么。简单直接，但不够结构化。
• • 方法2：固定模式提取。将关键信息提取到一个预设的结构（Schema）里，比如任务树、实体关系图。这让信息变得可查询、可推理。
• • 方法3：渐进式向量压缩。把信息编码成向量（Embedding），并随着时间推移，将旧的向量融合成更抽象的、更高层次的语义记忆。

3. 上下文的使用 (Context Usage)

管理好的上下文，最终要为任务服务。

• • 上下文的选择：上下文窗口是宝贵的资源，不能什么都往里塞。必须有一套有效的筛选机制，论文称之为“注意力之前的注意力”。你需要根据语义相关性、逻辑依赖性、新近度等因素，动态地选择最关键的信息放入窗口。
• • 上下文的共享：

• • 系统内共享：多个Agent如何协作？可以通过Prompt传递、结构化消息交换，或者一个共享的“黑板”（Shared Memory）来通信。
• • 跨系统共享：你的AI助手如何与Office套件协同？需要通过适配器（Adapter）或者统一的上下文表示协议来实现。

• • 主动的用户需求推理：最高级的用法是，系统能通过分析长期上下文，主动预测你的潜在需求。比如，发现你总是在下午搜索咖啡店，就主动在下午推荐附近的优惠。

最后，论文指出了当前面临的挑战：比如长上下文处理的性能瓶颈、上下文收集的效率低下、模型对复杂逻辑的理解不足等。

并提出了一个非常宏大的终极构想——“上下文的语义操作系统”（Semantic Operating System for Context）。

这是什么概念？想象一下，未来会有一个系统，它能管理一个人一生的数字痕迹（对话、决策、行为），像一个动态的、有生命的个人知识库。它能实现真正的长期记忆、持续学习、甚至具备遗忘机制。到那时，我们的“数字孪生”或者说“数字存在”，将不再是科幻，而是由我们一生的上下文所定义的现实。、

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发