导读：从 Chatbot 到 Agent，AI 的交互范式正在发生深刻变革。当提示词工程（Prompt Engineering）触及天花板，上下文工程（Context Engineering）正成为决定智能体稳定性和上限的核心变量。本文将深度解析上下文工程的演进逻辑、核心模块及其实践路径。

---

01 从“对话”到“任务”：上下文角色的重新定位

在早期大模型应用中，我们习惯于 Chatbot（聊天机器人） 模式：一问一答，交互即刻结束。此时，上下文只是输入的背景补充，开发者更多在研究如何写出更精巧的提示词。

然而，随着 Agent（智能体） 的爆发，情况发生了根本性变化。Agent 需要围绕目标持续工作，涉及多步推理、工具调用和中间状态的产生。

• Chatbot 关注的是“点”：单轮对话的质量。
• Agent 关注的是“线”：跨越时间尺度的任务连贯性。

在这种背景下，上下文不再是简单的文本拼接，而是演变成了 系统的状态表达（System State）。模型每一次决策，都深度依赖于它在上下文中“看到”的任务进展、已执行步骤和环境反馈。

---

02 提示词工程的“天花板”与范式转移

过去，我们迷信“提示词工程”，认为只要 Prompt 写得好，模型就能无所不能。但在复杂 Agent 场景下，Prompt 的局限性日益凸显：

1. 静态规则 vs 动态变化：Prompt 擅长描述规则，却难以承载持续变化的任务状态。
2. 信息稀释：随着对话拉长，核心指令容易被海量的历史信息淹没，导致模型“忘词”。
3. 维护困境：Prompt 高度依赖模型版本，微小的环境变化可能导致整个系统行为漂移。

范式转移正在发生：工程实践的重心正从“如何写一句话”转向“如何管理整个上下文资源”。这就是 上下文工程（Context Engineering）。

---

03 深度拆解：上下文工程的五大核心模块

上下文工程并非“把所有信息塞给模型”，而是一场关于 信息密度与结构化 的精密实验。

1. 工具调用的闭环反馈

工具是 Agent 的手脚。工具调用的结果不能简单地堆砌在上下文中，而需要 结构化回写。模型需要清晰地分辨哪些是关键结论，哪些是冗余的过程信息，以确保后续决策的稳定性。

2. 思考过程的动态管理

复杂任务需要多步推理（CoT）。上下文工程需要在“可解释性”与“效率”之间寻找平衡。过多的推理痕迹会干扰判断，而完全缺失又会导致决策跳跃。分层管理思考过程，仅在关键节点保留推理链条，是当下的主流实践。

3. 交互信息的全量感知

Agent 并非孤立运行。无论是执行成功、异常报错，还是用户的主动干预，这些交互信息都必须被完整记录。丢失反馈，意味着 Agent 会在同一个坑里反复摔倒。

4. 自主性与约束的平衡

上下文工程承担着“边界设定”的职责。通过在上下文中明确目标、约束条件和行动范围，我们可以在不干预具体决策的前提下，确保 Agent 的行为不偏离轨道。

5. 状态的显性化表达

将隐含在历史对话中的状态信息 显性化（Explicit State Management）。让模型一眼就能看到：我已经做了什么？我现在在哪？我下一步要去哪？

---

04 MCP：让上下文走向标准化

当系统复杂度进一步提升，自由拼接的文本已无法满足工程需求。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 应运而生。

MCP 的核心思想是将上下文视为一种 规范化的接口。它将任务状态、可用能力、行为约束和外部反馈进行标准化定义。这种做法极大地降低了模型的理解成本，使得 Agent 的行为变得可预测、可调试、可维护。

Manus 实践建议：在管理工具上下文时，尝试“掩盖”暂时不用的工具，而非直接“移除”。保持上下文的一致性，比单纯追求长度缩减更重要。

---

05 稳定性保障：从工程视角看可靠性

Agent 系统的可靠性（Reliability）不能仅靠模型自觉，而需要一套完整的工程链路支撑：

维度	核心工具/方法	作用
编排与错误处理	LangGraph / 状态机	确保复杂逻辑的可靠执行
可观测性	LangSmith / 监控日志	实时追踪、调试和性能监控
自动化评估	LLM-as-a-Judge	建立标准化的测试集与评估体系
用户信任	透明化日志展示	提升系统透明度，建立用户信任

---

06 结语：从“数据时代”迈向“经验时代”

从 Chatbot 到 Agent，上下文正从“输入的一部分”进化为“系统状态的集中体现”。

未来的 AI 不再仅仅是利用人类数据进行预训练，而是通过与环境的自主交互，在“干中学”中积累经验。上下文工程，正是承载这些“经验”的容器。

在 Agent 时代，掌握上下文工程，就是掌握了通往通用人工智能（AGI）的工程钥匙。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！