【值得收藏】上下文工程：超越提示词的AI系统设计新范式

上下文工程是继提示词工程之后，针对AI智能体生产化而发展的新学科，专注于对输入大语言模型的信息进行系统性架构和管理。文章阐述了AI上下文理解的六大要素、提示词工程失效的根源，以及上下文工程的四大核心支柱（写入、选择、压缩、隔离上下文），同时指出常见陷阱与解决方案。其核心目标是通过精细化的上下文管理，实现规模化下的可靠性，将偶然成功的Demo转化为稳定可靠的生产级应用。

ai绘画-安安妮

277人浏览 · 2025-12-04 11:59:30

ai绘画-安安妮 · 2025-12-04 11:59:30 发布

引言：什么是上下文工程？

随着 AI 智能体（Agents）从实验原型走向生产环境，开发者们逐渐发现，单纯的“提示词工程”（Prompt Engineering）已不足以应对复杂的业务场景。上下文工程（Context Engineering） 应运而生。

如果说提示词工程是关于“如何提问”，那么上下文工程就是关于“如何构建模型思考的世界”。它是对输入给大语言模型（LLM）的所有信息进行系统性架构、优化和管理的工程学科。

上下文工程的核心目标是：在有限的上下文窗口内，提供最高信噪比的信息，以确保模型输出的准确性、一致性和可靠性。

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一、AI 上下文理解的核心要素

AI 对任务的理解能力（Contextual Understanding）并非凭空产生，而是依赖于我们构建的输入系统。一个完整的上下文环境通常包含以下六大要素：

要素	英文 (EN)	说明
系统提示词	System Prompt	设定 AI 的角色、行为准则和边界。
期望输出格式	Desired Outcome Format	规定 JSON、XML 或其他结构化数据的输出模式（Schema）。
用户输入	User Inputs	用户当前的指令或查询。
可用工具	Available Tools	智能体可以调用的函数或 API 定义。
检索信息	Retrieved Information	通过 RAG 从知识库中获取的相关文档。
过往经验/历史	Past Experience / History	之前的对话记录、长期记忆或类似任务的执行结果。

二、提示词工程失败的根源（冰山模型）

为什么很多精心设计的 Prompt 在实际运行中会失效？这通常不是 Prompt 本身写得不好，而是上下文管理出了问题。

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如冰山图所示，显性的失败往往源于隐性的系统性问题：

有限的上下文窗口 (Limited Context Window)：即使现在的模型支持 128k+ token，塞入过多无关信息仍会导致性能下降（Lost in the Middle 现象）。
非结构化上下文 (Unstructured Context)：杂乱无章的文本堆砌增加了模型的理解难度。
信息竞争 (Information Competition)：不同来源的信息（如历史记录 vs 新指令）相互冲突，导致模型无所适从。
模型过载 (Overwhelmed Model)：过高的认知负载导致幻觉产生。

三、上下文工程的四大核心支柱

为了解决上述问题，Context Engineering 提出了四大核心支柱方法论：

1. 写入上下文 (Writing Context) - 构建长期记忆

目标：为未来的交互存储有价值的数据，构建持久化智能（Persistent AI）。

记录思维链 (Scratchpads)：保存模型的推理过程而非仅仅是结果，有助于后续纠错。
持久化记忆 (Persistent Memory)：将关键事实写入长期数据库，而非仅停留在当前对话窗口。
笔记系统 (Notes)：让 Agent 像人类一样对任务进行摘要和记录。
知识资产 (Knowledge Assets)：积累领域特定的知识库。
推理记录 (Reasoning)：显式地记录决策逻辑。

2. 选择上下文 (Selecting Context) - 短暂性智能

目标：在运行时动态提取与当前任务最相关的信息（Ephemeral AI）。

嵌入 (Embedding)：将文本向量化，用于语义匹配。
语义搜索 (Semantic Search)：基于意义而非关键词检索相关背景。
相似度匹配 (Similarity)：寻找过往类似的案例作为 Few-shot 示例。
对话历史 (Conversation History)：提取最近的交互上下文。
对话修剪 (Conversation Trimming)：基于滑动窗口或相关性算法，丢弃过时的对话片段。

3. 压缩上下文 (Compressing Context) - 降噪

目标：提高信息密度，减少 Token 消耗，降低噪音干扰。

自动摘要 (Automatic Summarization)：将长对话压缩为简短的摘要。
分层压缩 (Hierarchical)：对信息进行分级，仅保留高层级要点。
启发式压缩 (Heuristic)：基于规则去除冗余信息（如去除无意义的寒暄）。
冗余移除 (Remove Redundant)：通过算法识别并删除重复语义。
优化 (Optimized)：将 Verbose（啰嗦）的文本转化为 Concise（简洁）的指令。

4. 隔离上下文 (Isolating Context) - 清洁智能

目标：防止任务间的干扰，确保环境纯净（Clean AI Context）。

运行时状态对象 (Runtime State Objects)：将上下文结构化为编程对象，而非纯文本流。
沙箱环境 (Sandboxes)：确保代码执行或危险操作在隔离环境中进行。
多智能体架构 (Multi-agent Architectures)：不同的 Agent 拥有独立的上下文，各司其职，避免单一 Context 过于臃肿。
上下文隔离 (Context Isolation)：物理或逻辑上阻断不同会话间的信息泄漏。