当我们惊叹于GPT-4能写代码、Claude能处理百万字文档时，可能忽略了一个关键问题：这些大模型的"超能力"，其实高度依赖于给它们的"信息料包"。

就像顶级厨师需要新鲜食材才能做出好菜，大模型的表现也完全由输入的上下文信息决定。而如何系统性地设计、优化这些"信息料包"，已经形成了一门专门的学问——上下文工程（Context Engineering）。

最近，中科院等机构的研究者发布了一篇涵盖1400+篇论文的综述，首次为这一领域建立了完整框架。今天，我们就来聊聊这门让大模型"更聪明"的核心技术。

从"提示词"到"上下文工程"：AI能力的进化密码

过去，我们靠"提示词工程（Prompt Engineering）“调教大模型——比如用"请用中文总结"让输出更贴合需求。但随着大模型从"听话的工具"变成"复杂任务的决策者”，这种单点优化的方式已经不够了。

想象一下：当你让AI分析一份10万字的医疗报告，还需要结合最新研究、调用计算器验证数据、记住之前的分析结论时，简单的提示词根本hold不住。这时候，就需要"上下文工程"登场了。

上下文工程的核心，是把大模型的输入从"静态字符串"变成"动态信息系统"。它像一个智能的"信息管家"，会根据任务需求：

• 自动找资料（从知识库、网络中检索）
• 整理信息（提炼重点、处理长文本、整合表格/图片等结构化数据）
• 管理记忆（区分短期工作记忆和长期存储）
• 协调工具（调用计算器、数据库、其他AI等）

用论文里的公式来说，传统提示词是C = prompt（静态），而上下文工程是C = A(c₁, c₂, ..., cₙ)（动态组装）。这个"A"就是那个"信息管家"，负责把不同来源的信息（指令、知识、工具定义、记忆等）整合成最优输入。

过去用大模型，更像"猜谜"——同样的问题，换个说法可能得到完全不同的答案。这背后的核心问题是：我们对大模型的"输入信息"缺乏系统性控制。

上下文工程的出现，正是把这种"玄学"变成"工程学"。我们可以用一组对比看清它的革命性：

维度	传统提示词工程（Prompt Engineering）	上下文工程（Context Engineering）
核心逻辑	静态字符串：C = 提示词	动态系统：C = A(c₁, c₂, ..., cₙ)（A为组装函数）
信息来源	仅依赖人工编写的提示词	整合外部知识、记忆、工具、实时数据等多源信息
处理能力	单次输入，无法处理超长文本或复杂结构	支持长文本分段、结构化数据转换、动态更新
典型场景	简单问答、文本生成（如写邮件、摘要）	复杂任务（如医疗诊断、多步骤推理、团队协作）
本质区别	“给模型喂答案”（告诉它怎么做）	“给模型建系统”（让它自己知道需要什么）

举个直观例子：

• 用提示词工程处理"分析某公司2023年财报并预测明年趋势"，你需要手动写清"关注营收、成本、行业对比"等细节，一旦遗漏就会出错；
• 用上下文工程，系统会自动：① 检索该公司财报原文（外部知识）；② 调用计算器计算增长率（工具）；③ 关联过去3年数据（记忆）；④ 对比行业报告（多源信息），最终生成分析。

关键差异：提示词工程是"人主导"，上下文工程是"系统主导"——后者让大模型从"被动执行"变成"主动解决问题"。

上下文工程的"三板斧"：基础组件解析

要当好这个"信息管家"，需要三大核心能力，也就是上下文工程的基础组件：

1. 上下文检索与生成：给AI找对"原材料"

核心目标：从海量信息中精准获取任务所需的"食材"。

技术方案	原理	优势	局限
提示词生成	设计结构化指令（如思维链、角色设定）	轻量、无需外部资源	依赖人工经验，复杂任务难以覆盖
外部知识检索（RAG）	从知识库/网络中实时调取信息	知识新鲜、可验证	检索不准确时会引入错误
动态组装	按任务需求自动拼接多源信息（指令+知识+记忆）	适配复杂场景，信息全面	组装逻辑复杂，需优化顺序和权重

典型案例：医疗AI问诊时，系统会先检索患者病历（记忆）、最新治疗指南（外部知识），再生成结构化问诊流程（提示词），而不是单纯依赖预设的问答模板。

2. 上下文处理：给AI"整理食材"

核心目标：把原始信息加工成模型能高效理解的形式。

技术方案	原理	适用场景	代表技术
长文本处理	拆分超长输入（如滑动窗口）或优化注意力机制	处理书籍、法律文档等长内容	Mamba（线性复杂度）、LongNet（稀释注意力）
自我优化	模型自主检查并修正信息（如"这段分析是否遗漏成本因素"）	提升输出准确性，减少错误	Self-Refine（迭代修正）、Reflexion（反思记忆）
多模态整合	将图片/表格/音频转换为文本描述或嵌入向量	处理跨模态任务（如图文结合的报告分析）	CLIP（图文转换）、StructGPT（表格处理）

关键对比：传统Transformer处理10万字文本时，计算量随长度平方增长（O(n²)），而Mamba等新型架构通过线性复杂度（O(n)），能轻松处理百万字内容，这也是Claude能"读小说"的核心技术。

3. 上下文管理：给AI建"智能仓库"

核心目标：高效存储和调度信息，避免"内存溢出"或"遗忘关键信息"。

技术方案	原理	价值	挑战
记忆分层	区分短期工作记忆（当前对话）和长期记忆（用户偏好）	平衡实时性和持续性，减少冗余	记忆更新策略需适配场景（如用户偏好可能变化）
上下文压缩	提炼核心信息（如把1000字会议纪要缩为100字要点）	节省上下文空间，突出重点	压缩过度可能丢失关键细节
动态调度	模型自主决定"保留/丢弃"信息（如优先保留数据而非寒暄）	适配动态任务，提升效率	调度逻辑需避免"误删"重要信息

生动比喻：就像手机相册会自动分类（短期照片、珍藏回忆）、压缩低清图片，上下文管理让模型的"内存"用在刀刃上。

从组件到系统：四大核心应用场景

基于三大模块，研究者们已构建出四大类成熟系统，覆盖从简单查询到复杂协作的全场景：

系统类型	核心能力	典型案例	技术亮点
检索增强生成（RAG）	实时调用外部知识，避免"一本正经地胡说"	企业问答机器人（如查产品手册）	Graph-RAG（用知识图谱关联信息）、Agentic RAG（主动检索）
记忆系统	持续积累信息，实现长期个性化交互	智能助手（如记住用户饮食禁忌）	MemGPT（模拟操作系统内存管理）、MemoryBank（遗忘曲线建模）
工具集成推理	调用外部工具（计算器/数据库/API）扩展能力	数据分析AI（自动用Python计算并绘图）	Toolformer（函数调用）、Chameleon（多工具协同）
多智能体系统	多个AI分工协作，处理超复杂任务	科研团队（一个查文献，一个做数据分析）	AutoGen（动态组队）、MetaGPT（角色分工）

直观案例：用多智能体系统写一篇市场分析报告：

• 智能体A：调用爬虫工具获取竞品数据（工具集成）；
• 智能体B：用记忆系统关联公司历史销售数据（记忆）；
• 智能体C：检索最新行业政策（RAG）；
• 智能体D：整合所有信息生成报告，并自我优化逻辑（处理）。

1. 检索增强生成（RAG）：给AI装"活字典"

传统大模型的知识截止到训练时，而RAG能让它实时调用外部知识，就像带了本"活字典"。现在的RAG已经从"简单找资料"进化出多种形态：

• 模块化RAG：像搭积木一样组合不同功能（比如先扩写查询词，再检索，最后验证结果）。
• 智能体RAG：让AI像侦探一样主动查资料。例如分析公司财报时，会先决定"需要查行业平均数据"，再自主检索并对比。
• 图谱增强RAG：用知识图谱整合零散信息。比如研究疾病时，不仅找症状，还能关联病因、治疗方案的关系网络。

2. 记忆系统：给AI配"笔记本"

人类靠记忆积累经验，AI也需要"笔记本"来记住过去。现在的记忆系统已经相当 sophisticated：

• 分层记忆：短期记忆存对话上下文，长期记忆存用户资料。例如，教育AI会记住学生"昨天没弄懂的微积分公式"（短期）和"总是在几何题上犯错"（长期）。
• 动态更新：像人类会忘记不重要的事，AI的记忆也会"衰减"。例如用"艾宾浩斯遗忘曲线"模型，自动弱化过时信息。
• 记忆增强智能体：能主动调用记忆解决问题。比如客服AI遇到老用户时，会先调出"该用户上次投诉的物流问题"再回应。

3. 工具集成推理：让AI会"用工具"

光有知识还不够，AI还得会用工具。现在的大模型已经能像人一样：

• 调用函数：比如用计算器算复杂数值，用API查实时天气。
• 多工具协同：分析市场时，先调用数据库取销售数据，再用Excel工具绘图，最后用PPT工具生成报告。
• 环境交互：不只是处理数据，还能操作软件。例如自动在网页上填写表单，或控制机器人完成物理任务。

4. 多智能体系统：让AI"组队干活"

复杂任务需要分工，于是"AI团队"应运而生。多智能体系统的核心是让多个AI协同工作：

• 通信协议：就像人类开会有规则，AI之间也有"对话规范"。例如用KQML协议定义"请求"、“回应”、"拒绝"等交互方式。
• 任务分配：自动给不同AI派活。比如写论文时，一个AI查文献，一个AI分析数据，一个AI组织语言。
• 协同策略：解决冲突和配合问题。例如，当两个AI的结论矛盾时，会自动找第三个AI仲裁。

四、未来决胜点：上下文工程的3大技术突破方向

当前上下文工程仍有"阿喀琉斯之踵"——大模型在"理解复杂信息"和"生成复杂内容"上存在显著能力不对称（能读懂10万字却写不好1万字分析）。未来突破将集中在：

1. 长文本生成优化：解决"写长文逻辑断裂"问题，可能通过"规划-执行-修正"三阶段架构，像人写论文一样先列提纲再填充内容。
2. 跨模态深度融合：让模型不仅能"看图片、听声音"，还能理解其中的隐含信息（如从表情判断用户情绪）。
3. 自主进化系统：上下文工程从"人工设计"走向"自我学习"，模型能根据任务效果自动调整信息处理策略（如发现检索经常出错就优化检索关键词）。
4. 安全与伦理框架：随着AI处理的信息越来越敏感（医疗记录、商业数据等），需要建立严格的"信息权限管理"——确保AI只看该看的，只记该记的。

结语：从"用模型"到"建系统"的必然选择

当大模型进入实用阶段，“比模型参数更重要的是信息架构”。上下文工程的本质，是把大模型从"通用工具"改造成"专用系统"——它不直接提升模型能力，却能让能力"用在对的地方"。 对于开发者来说，掌握上下文工程意味着：不再依赖"撞大运"式的提示词，而是能系统性设计大模型的"思考路径"；对于用户来说，这意味着更可靠的输出、更贴合需求的服务（比如医疗AI不再漏掉你的过敏史）。 未来，大模型的竞争将越来越少是"参数军备竞赛"，而更多是"上下文工程的精细化比拼"。毕竟，能把普通食材做出顶级味道的，才是真正的大师。

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