引言

在大语言模型（LLM）广泛应用的AI时代，为什么我们还会遇到“模型不会回答我的私有文档”、“不知道昨天发生了什么”、“答不准还喜欢胡编乱造”等问题？这些并非模型本身的智能瓶颈，而是上下文设计与工程缺失的结果。如何让LLM在现实世界中真正落地，智能Agent如何可靠决策，这正是上下文工程急需解决的核心挑战。

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一、上下文工程：定义与重要性

1.1 上下文工程是什么？

上下文工程是一门架构与设计学科，其本质是在正确的时间为大语言模型提供正确的信息，连接模型与外部世界，实现智能Agent的“知行合一”。它并不是单纯修改模型本身，而是针对模型与现实世界的连接瓶颈构建“桥梁”，负责信息编排、知识管理、工具联动等。

1.2 为什么需要上下文工程？

• LLM的弱点：

  • 受限于“上下文窗口”，模型每次只能纳入有限的信息，旧信息随时被刷新，关键细节可能遗失。
  • 无法主动访问用户私有数据、实时事件、外部知识库。
  • 仅靠提示工程难以根治上下文容量与连贯性的问题。

• 典型痛点：

  1. LLM答不出特定/隐私/时效性问题
  2. 被过期信息、虚假内容“污染”
  3. 难以支持复杂多轮交互与任务流

• 解决之道：必须围绕LLM建立高效的信息流与外部系统整合机制，让“Agent”会决策、能记忆、善用工具，打造从“模型技术”向“智能系统工程”的升级

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二、六大核心组件全面解构

2.1 Agents（决策大脑）

概念与作用

Agent是围绕LLM构建的智能决策系统，负责动态编排信息流、跨步骤维护历史状态、智能调用外部工具，并基于结果做自我修正。

Agent 架构类型

架构类型	特点与适用场景
单Agent	适合中等复杂度、全流程一体化任务
多Agent	各Agent分工，支持高度复杂与专业化，但需解决协调与信息同步

典型能力

• 动态决策信息流：判断何时用何信息
• 历史状态管理：多轮、跨任务跟踪进展
• 自适应工具使用：按需选择/组合第三方能力
• 基于反馈自修正：策略无效时自动切换方法

上下文核心挑战

• 有效筛选“应留”信息入窗口，外部哪部分应存储并检索，如何压缩/精简“背景”以节省token[1]

常见上下文错误类型

• Context Poisoning：上下文混入错误/幻觉信息被沿用放大
• Context Distraction：无关历史信息过多导致决策分散
• Context Confusion：不相关工具/文档塞满窗口造成混乱
• Context Clash：冲突信息导致Agent无法做出准确判断

Agent核心策略举例

• 定期上下文摘要/修剪
• 对检索信息做质量验证
• 实时自适应检索与工具选择
• 多信息源综合分析+冲突解决
• 外部记忆卸载，提升连续推理空间

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2.2 Query Augmentation（查询增强）

概念

把混乱、不完整的用户请求转换为可操作的、对机器与知识检索友好的精确意图，并能据流程各环节适配修改。

典型细分

• 查询重写（Query Rewriting）：将原始模糊请求升级为“可检索性”强的关键字/结构化表达式
• 查询扩展（Query Expansion）：针对同一问题构造多个相关子查询提升召回
• 查询分解（Query Decomposition）：复杂复合型请求拆解成可单独处理的子问题
• Query Agent：智能管道，自动控制前述过程

工程难点与建议

• 注意“过度扩展”与“查询漂移”
• 每部分的适配性调整（如：LLM友好 ≠ 检索友好）
• 系统需根据用户习惯自动优化，无需用户具备专业表达能力

示例

用户原问：“公司2022年财报有哪些亮点？”
→ 查询重写：“公司2022年度财务报告主要数据”
→ 查询扩展：+“2022利润分析” +“2022主营业务增长”
→ 查询分解：A. 利润表现 B. 主营业务板块变动 C. 资产负债变化

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2.3 Retrieval（检索系统）

概念

让LLM与私有/行业/实时文档和知识实体连接，提升“事实感知”与“最新信息支持”能力。

实践体系：RAG（Retrieval Augmented Generation）架构核心

• Chunking分块：将大文档分解为结构、语义自洽的小段，平衡“检索精度”与“上下文丰富度”
• 多种分块技术：
  • 固定长度/递归优先分隔/层级分块/延迟分块/基于语义与LLM智能划分
• 预分块vs后分块：根据应用需求灵活选型

工程实操要点

• 分块越“小”越精确召回，但上下文会丢失；越“大”，命中率降低，但完整性提升
• 需测试找到“分块最佳点”

示例

• 固定分块：每800token一块，适合结构化数据多、业务流程明晰文档
• 递归与语义分块：优先按自然段/章节切分，AI判定段意完整性，适用于非结构化、长篇知识库

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2.4 Prompting Techniques（提示工程）

概念

为LLM输出期望结果编写高效、明晰、针对性强的指令，是上下文工程的重要辅助环节。

基础与进阶方法

• Chain of Thought (CoT)：引导模型一步步思考并显式展示推理链条
• Few-Shot Prompting：附上几个高质量范例，模型按风格输出
• CoT+Few-Shot：推理+例子双管齐下
• Tree of Thoughts (ToT)、ReAct等高级范式，融合行动与反思
• Token压缩：要求AI思考步骤极简化，句长受控，降低成本

示例

请以以下格式思考：1. 重复用户需求 2. 分析可用知识 3. 推理得出建议 4. 总结重点，每步不超10字。

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2.5 Memory（记忆系统）

概念

为智能Agent建立“历史感知”与“学习能力”，解决LLM短期易遗忘、难持续跟踪用户个性和历史等结构性弱点。

记忆类型

记忆类型	作用与说明
短期记忆	当前上下文窗口内，跟踪对话与操作
长期记忆	外部存储，供RAG检索用，存知识、历史、主线
工作记忆	针对当前多步骤任务保留临时信息
程序记忆	模型自动归纳有效流程、形成渐进性“经验库”

工程策略

• 混合记忆体系：短长期配合，兼顾实时与深度知识积累
• 高效率修剪、选择性存储，只保留有效关键信息
• 检索能力为核心：外部向量库等需高效支持“按需召回”

示例

• 短期记忆：“当前对话是问文档检索，刚完成‘财报亮点’”
• 长期记忆：“该公司2020-2024年主要经营情况”已在向量库作为查询基准

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2.6 Tools（工具集成）

概念

通过“工具化”为LLM系统赋能，使其可以像人类一样实时查阅外部数据、触发API、链式调用多系统，实现感知-思考-行动闭环。

工具调用关键

• 函数调用（Function/Tool Calling）：让模型输出API调用参数、结构化JSON需求而非仅凭描述
• 工具链：像“查航班→查酒店→定行程”多步决策自动连接
• 系统自动发现、筛选与使用工具
• 编排与反馈循环（思考-行动-观察）：Agent持续判断是否继续、是否切换工具还是结束任务

工具编排实例

用户：帮我查明天广州天气并发邮件
Agent思考：需用weather、email两个工具
→ Action：调用get_weather("广州", "明天")
→ Observation：获取天气信息
→ Action：调用send_email(user, "明天", 天气信息)
→ Observation：邮件已发送
→ 思考：任务完成

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三、上下文工程 vs 传统提示工程：一表速览

项	传统提示工程	上下文工程
核心关注	提示设计	架构、系统、信息流
系统能力	静态输出、单轮任意问答	动态决策、多轮、复杂任务
信息来源	仅依靠模型“记忆”	外部知识、私有数据、实时工具等
适用场景	基础问答、内容生成	智能助理、垂直场景、自动化流程
工程难点	提示调优	信息编排、工具整合、数据治理

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四、最佳实践与实例解析

场景实例1：企业知识型助手

• 需求：员工问“本月销售规模与历史对比，有哪些异常？”
• 系统流程：
  1. Agent分析意图，调用检索系统查公司本月销售数据
  2. 调整查询增强，兼顾历史同比数据召回
  3. 检索结果chunking、摘要入窗口
  4. 如信息还不足，触发更多外部API（如BI报表）
  5. Agent质检合成答案，选取并压缩最有价值数据
  6. 调用发送总结、任务派发等实用工具
• 工程技巧：多模型/多工具协同、记忆外部化、高频信息修剪与验证，防止上下文污染

场景实例2：RAG驱动的开发问答机器人

• 能分辨混杂的用户意图，自动拆为查API/查最佳实践/查场景案例等子问题，链式检索文档、语料，答案融合归纳，持续积累企业专有知识

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五、面向开发者的落地建议

5.1 学习关键点

• 理解“6大核心组件”逻辑、接口与边界
• 工程化关注信息质量流转每个环节
• 定期测试上下文窗口边界、分块调优
• 采用“混合记忆+智能检索+高阶Prompt+工具编排”联合范式

5.2 常见误区

• 只堆技术栈、忽视上下文流设计
• LLM全能幻想而忽略能力边界
• 上下文与工具接口“写死”、难支撑业务迭代

5.3 行业趋势

• Agent工程、RAG方法、记忆治理将成为AI应用主流
• 开源生态与企业私有化场景深度结合
• 自动数据治理、上下文安全管控将持续强化

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结论

“上下文工程”是2025年AI Agent、智能系统架构的广阔蓝海，不只是“喂好Prompt”、增加Token这么简单，而是从系统与工程角度出发，为模型打造可靠高效的“信息生命线”。未来，最具价值的AI系统，不在于模型最大、最强，而在于系统工程最优、上下文流转最科学。作为开发者，现在学习、实践上下文工程，将引领你走在智能时代最前沿！

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