阿里Agentic AI架构师亲授：上下文工程如何让智能体更懂用户

引言：为什么智能体需要“更懂用户”？

在电商客服场景中，用户说“我想给妈妈买个生日礼物，她喜欢素雅的风格，预算500以内”，智能体如果能立刻联想到：

• 该用户去年给妈妈买过真丝围巾（历史购买记录）；
• 上周浏览过“中老年生日礼物TOP10”清单（行为数据）；
• 妈妈的收货地址在北方，当前季节需要保暖（环境数据）；
• 之前对话中提到妈妈讨厌鲜艳颜色（历史上下文）；

那么它就能精准推荐“真丝保暖披肩”，而不是泛泛的“化妆品套装”。这种“懂用户”的体验，正是智能体从“工具化”走向“人格化”的关键。

阿里在电商、客服、物流等场景的智能体实践中发现：智能体的“理解能力”，本质上取决于“上下文工程”的能力。如果把大模型比作“大脑”，那么上下文就是“记忆”——没有经过系统设计的“记忆”，大脑再聪明也无法做出符合用户预期的决策。

本文结合阿里Agentic AI架构师团队的实战经验，拆解“上下文工程”的核心逻辑、关键技术与落地方法，帮你掌握让智能体“更懂用户”的底层密码。

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一、什么是上下文工程？不是“存历史对话”那么简单

1. 上下文工程的定义

上下文工程（Context Engineering）是系统性设计、管理、优化智能体“上下文信息”的工程方法，目标是让智能体能够：

• 准确识别用户的当前需求（比如“买生日礼物”）；
• 结合用户的历史行为（比如“去年买过真丝围巾”）；
• 适配环境场景（比如“北方冬季需要保暖”）；
• 保持对话一致性（比如“不推荐之前说过的鲜艳颜色”）；

最终生成“贴合用户意图”的回答。

2. 与“普通上下文”的本质区别

很多开发者认为“上下文就是历史对话”，这是对上下文的狭义理解。阿里的上下文工程强调“三维上下文”：

• 用户维度：用户画像（年龄、性别、偏好）、历史行为（购买、浏览、点击）、历史对话（之前说过的话）；
• 场景维度：当前时间（比如“双11期间”）、地点（比如“北方城市”）、设备（比如“手机端”）；
• 领域维度：行业知识（比如电商的“退换货规则”）、产品知识库（比如“真丝披肩的材质特点”）。

普通上下文是“被动存储”，而上下文工程是“主动设计”——通过结构化的方法，让上下文“可检索、可更新、可复用”。

3. 上下文工程的核心目标

阿里Agentic AI架构师团队将其总结为“三个对齐”：

• 意图对齐：让智能体理解用户“真正想要的”（比如用户说“有没有适合妈妈的礼物”，其实想要“素雅、保暖、预算500以内”的商品）；
• 场景对齐：让智能体适配当前场景（比如“双11期间”推荐“性价比高的促销商品”）；
• 人格对齐：让智能体保持一致的“性格”（比如“亲切、专业”的语气，不忽冷忽热）。

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二、上下文工程的核心组件：从“数据”到“可利用的记忆”

阿里的上下文工程体系分为五大核心组件，覆盖“从数据收集到决策输出”的全流程：

1. 上下文来源：哪里找“懂用户”的信息？

上下文的质量直接决定智能体的理解能力。阿里智能体的上下文来源主要包括：

• 用户输入：当前对话的文本、语音、图片（比如用户发了一张“妈妈的照片”，需要识别年龄和风格）；
• 历史行为：电商场景中的购买记录、浏览记录、收藏记录；客服场景中的投诉记录、退换货记录；
• 用户画像：通过注册信息、行为数据构建的标签（比如“中年女性、偏好素雅风格、预算敏感”）；
• 环境数据：当前时间（比如“11月”）、地点（比如“北京”）、设备（比如“手机端”）、网络状态（比如“4G”）；
• 领域知识：行业规则（比如“7天无理由退换货”）、产品知识库（比如“真丝披肩的保暖系数”）。

2. 上下文处理：从“原始数据”到“结构化信息”

原始数据是“杂乱无章”的（比如用户的历史对话可能有1000条），需要通过以下步骤处理：

• 清洗：去除无效信息（比如“哦”“嗯”等无意义词汇）、纠正错误（比如“披肩”写成“披巾”）；
• 结构化：将非结构化数据转化为结构化格式（比如把“妈妈喜欢素雅风格”存储为{"user_preference": "素雅"}）；
• 语义增强：通过大模型提取隐含信息（比如从“去年买过真丝围巾”推断“用户认可真丝材质”）。

3. 上下文存储：如何高效管理“记忆”？

阿里采用“分层存储模型”解决“上下文过载”问题：

• 短期上下文（Short-term Context）：最近5轮对话内容，存储在内存中，用于处理当前对话的连贯性（比如“用户刚说‘预算500以内’”）；
• 中期上下文（Medium-term Context）：过去7天的行为数据（比如浏览、购买记录），存储在缓存中（比如Redis），用于识别用户的近期需求；
• 长期上下文（Long-term Context）：用户画像、历史偏好、领域知识，存储在向量数据库（比如Milvus）或关系型数据库（比如MySQL）中，用于长期趋势分析（比如“用户每年都给妈妈买生日礼物”）。

4. 上下文检索：如何找到“最相关”的记忆？

当用户输入“我想给妈妈买个生日礼物”时，智能体需要从海量上下文中找到“最相关”的信息。阿里采用“混合检索策略”：

• 关键词检索：提取用户输入中的关键词（比如“妈妈”“生日礼物”），从短期上下文和中期上下文中匹配相关记录；
• 语义检索：将用户输入转化为向量（比如用通义千问的Embedding模型），从长期上下文的向量数据库中检索“语义相似”的记录（比如“去年买过真丝围巾”）；
• 规则检索：根据领域知识设置规则（比如“北方冬季推荐保暖商品”），过滤不符合规则的上下文。

5. 上下文更新：如何保持“记忆”的新鲜度？

用户的需求和偏好是动态变化的（比如“今年妈妈想要更实用的礼物”），上下文工程需要实时更新：

• 主动更新：当用户产生新行为（比如浏览了“保暖披肩”），自动更新中期上下文；
• 被动更新：当用户纠正智能体的回答（比如“我妈妈不喜欢红色”），手动更新长期上下文；
• 定时更新：每天凌晨更新用户画像（比如根据过去24小时的行为调整偏好标签）。

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三、上下文工程的关键技术：阿里实战中的“避坑指南”

阿里在上下文工程的落地中，遇到过很多问题（比如上下文过载、歧义、一致性），总结了以下关键技术，帮你避开这些坑。

1. 上下文压缩：解决“token限制”的核心方法

大模型（比如通义千问）有token数量限制（比如4k/8k/16k），如果把所有历史上下文都传给模型，会导致：

• 模型响应变慢；
• 关键信息被淹没；
• 成本上升（token越多，调用成本越高）。

阿里采用“三级压缩策略”：

• 一级压缩：摘要生成（用大模型将长对话转化为短摘要，比如把1000字的对话压缩成200字的关键信息）；
• 二级压缩：关键信息提取（用正则或NER模型提取“预算500”“素雅风格”“北方冬季”等核心标签）；
• 三级压缩：语义过滤（用向量相似度计算，过滤掉与当前需求无关的上下文，比如用户之前问过“手机壳”，但当前需求是“生日礼物”，则过滤掉“手机壳”的上下文）。

代码示例：用通义千问实现上下文摘要

from dashscope import Generation

def compress_context(history_dialogue):
    """
    用通义千问生成历史对话的摘要
    :param history_dialogue: 历史对话文本（str）
    :return: 摘要文本（str）
    """
    prompt = f"请将以下对话总结为200字以内的关键信息，重点提取用户的需求、偏好和场景：\n{history_dialogue}"
    response = Generation.call(
        model="qwen-plus",
        prompt=prompt,
        max_tokens=200,
        temperature=0.1  # 降低随机性，保持摘要准确
    )
    return response.output.text

# 示例：历史对话
history = """
用户：我想给妈妈买个生日礼物，她今年55岁，喜欢素雅的风格，预算500以内。
智能体：好的，请问她有没有特别喜欢的材质？比如真丝、棉麻？
用户：她之前说过真丝的不错，去年我给她买了条真丝围巾，她很喜欢。
智能体：那可以看看真丝披肩，既保暖又符合素雅风格，预算也符合。
用户：对了，她住在北京，现在天气越来越冷了，有没有保暖一点的？
"""

# 生成摘要
summary = compress_context(history)
print(summary)
# 输出：用户想给55岁妈妈买生日礼物，预算500以内，喜欢素雅风格，偏好真丝材质（去年买过真丝围巾），妈妈住在北京，需要保暖的商品。

2. 上下文检索：从“海量记忆”中找到“最相关”

阿里的智能体每天处理上亿条对话，如何快速找到“最相关”的上下文？答案是向量数据库+混合检索。

技术架构：

• 用通义千问的Embedding模型将上下文转化为向量（比如768维）；
• 存储到Milvus向量数据库（支持高并发、低延迟检索）；
• 当用户输入时，将输入转化为向量，用余弦相似度计算与历史上下文的相似度；
• 结合关键词检索（比如“妈妈”“生日礼物”）过滤结果，得到最终的相关上下文。

代码示例：用Milvus实现上下文检索

from pymilvus import MilvusClient, DataType
from dashscope import TextEmbedding

# 初始化Milvus客户端
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

# 创建集合（存储上下文向量）
client.create_collection(
    collection_name="user_context",
    dimension=768,  # 通义千问Embedding的维度
    primary_field_name="id",
    auto_id=True
)

def add_context_to_milvus(context_text):
    """
    将上下文文本添加到Milvus向量数据库
    :param context_text: 上下文文本（str）
    """
    # 生成Embedding
    embedding = TextEmbedding.call(model="text-embedding-v1", input=context_text).output["embeddings"][0]
    # 插入数据
    client.insert(
        collection_name="user_context",
        data=[{"vector": embedding, "text": context_text}]
    )

def search_relevant_context(query):
    """
    检索与查询最相关的上下文
    :param query: 用户当前输入（str）
    :return: 最相关的上下文文本（str）
    """
    # 生成查询向量
    query_embedding = TextEmbedding.call(model="text-embedding-v1", input=query).output["embeddings"][0]
    # 检索（取Top3最相关）
    results = client.search(
        collection_name="user_context",
        data=[query_embedding],
        limit=3,
        output_fields=["text"]
    )
    # 提取结果
    relevant_contexts = [hit["entity"]["text"] for hit in results[0]]
    return "\n".join(relevant_contexts)

# 示例：添加上下文到Milvus
add_context_to_milvus("用户想给55岁妈妈买生日礼物，预算500以内，喜欢素雅风格，偏好真丝材质，妈妈住在北京，需要保暖的商品。")

# 示例：检索相关上下文
query = "我想给妈妈买个保暖的生日礼物，预算500以内"
relevant_context = search_relevant_context(query)
print(relevant_context)
# 输出：用户想给55岁妈妈买生日礼物，预算500以内，喜欢素雅风格，偏好真丝材质，妈妈住在北京，需要保暖的商品。

3. 上下文歧义消解：解决“指代不清”的问题

用户对话中经常出现“指代不清”的情况（比如“它”“那个”），这会导致智能体理解错误。阿里采用两种方法解决：

• 规则-based指代消解：比如当用户说“它”时，根据上下文判断指代的是“真丝披肩”还是“化妆品套装”；
• 大模型-based指代消解：用大模型生成“指代消解后的文本”（比如将“它很保暖”转化为“真丝披肩很保暖”）。

代码示例：用通义千问实现指代消解

from dashscope import Generation

def resolve_coreference(context, query):
    """
    解决查询中的指代歧义
    :param context: 相关上下文（str）
    :param query: 用户当前输入（str）
    :return: 消解后的查询（str）
    """
    prompt = f"请根据上下文，将查询中的指代（比如‘它’‘那个’）替换为具体的名词：\n上下文：{context}\n查询：{query}"
    response = Generation.call(
        model="qwen-plus",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        temperature=0.1
    )
    return response.output.text

# 示例：上下文
context = "用户想给妈妈买真丝披肩，预算500以内，妈妈住在北京，需要保暖的。"
# 用户输入（有指代）
query = "它的保暖效果怎么样？"

# 消解指代
resolved_query = resolve_coreference(context, query)
print(resolved_query)
# 输出：真丝披肩的保暖效果怎么样？

4. 上下文一致性：避免“前言不搭后语”

阿里的智能体在早期遇到过“一致性问题”：比如之前说“妈妈喜欢素雅风格”，后来又推荐“红色连衣裙”。解决方法是状态管理+知识库校验。

技术方案：

• 用状态机记录智能体的“当前状态”（比如“正在推荐生日礼物”）；
• 用知识库存储用户的固定偏好（比如“妈妈讨厌鲜艳颜色”）；
• 当智能体生成回答时，用规则引擎校验回答是否符合状态和知识库（比如“推荐红色连衣裙”会触发“鲜艳颜色”的规则，被拒绝）。

代码示例：用状态机实现上下文一致性

from transitions import Machine

class AgentStateMachine:
    """智能体状态机"""
    states = ["idle", "recommending_gift", "handling_return"]

    def __init__(self):
        self.machine = Machine(model=self, states=AgentStateMachine.states, initial="idle")
        # 添加状态转换
        self.machine.add_transition(trigger="start_recommend", source="idle", dest="recommending_gift")
        self.machine.add_transition(trigger="finish_recommend", source="recommending_gift", dest="idle")

    def check_consistency(self, response):
        """
        校验回答是否符合当前状态和知识库
        :param response: 智能体生成的回答（str）
        :return: 是否符合（bool）
        """
        # 示例：如果当前状态是“recommending_gift”，则回答不能包含“退换货”（属于“handling_return”状态）
        if self.state == "recommending_gift" and "退换货" in response:
            return False
        # 示例：知识库中“妈妈讨厌鲜艳颜色”，则回答不能包含“红色”“橙色”
        if any(color in response for color in ["红色", "橙色"]):
            return False
        return True

# 示例：初始化状态机
agent = AgentStateMachine()
# 触发状态转换（开始推荐礼物）
agent.start_recommend()
print(agent.state)  # 输出：recommending_gift

# 智能体生成的回答（不符合一致性）
response = "推荐红色真丝连衣裙，退换货政策是7天无理由。"
# 校验一致性
is_consistent = agent.check_consistency(response)
print(is_consistent)  # 输出：False（因为包含“红色”和“退换货”）

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四、阿里实战：电商智能体的上下文工程落地案例

1. 需求分析

场景：淘宝“生日礼物推荐”智能体
目标：让智能体能够根据用户的历史行为、当前输入、环境数据，推荐“符合用户意图”的礼物。
核心问题：

• 用户不会主动说全所有需求（比如“预算500以内”可能在对话中提到，而“喜欢真丝”在历史购买记录中）；
• 环境数据（比如“北京冬季”）会影响推荐（需要保暖）；
• 要保持对话一致性（比如之前说过“讨厌鲜艳颜色”，不能再推荐红色）。

2. 上下文设计

根据“三维上下文”模型，设计以下上下文：

• 用户维度：
  • 历史购买记录（去年买过真丝围巾）；
  • 历史对话（提到“妈妈喜欢素雅风格”）；
  • 用户画像（年龄55岁、预算敏感）；
• 场景维度：
  • 当前时间（11月，冬季）；
  • 收货地址（北京，北方城市）；
• 领域维度：
  • 产品知识库（真丝披肩的保暖系数、价格范围）；
  • 行业规则（7天无理由退换货）。

3. 实现步骤

（1）收集上下文

• 从淘宝用户中心获取用户画像（年龄、性别、偏好）；
• 从淘宝行为日志获取历史购买、浏览记录；
• 从对话系统获取历史对话内容；
• 从地理信息系统获取收货地址（北京）；
• 从时间服务获取当前时间（11月）。

（2）处理上下文

• 用通义千问的NER模型提取历史对话中的关键信息（比如“预算500以内”“喜欢真丝”）；
• 用结构化工具将历史购买记录转化为标签（比如“真丝围巾→材质：真丝”）；
• 用环境数据接口获取当前季节（冬季）和温度（北京11月平均温度5℃）。

（3）存储上下文

• 短期上下文：最近5轮对话内容，存储在Redis中（过期时间1小时）；
• 中期上下文：过去7天的浏览、购买记录，存储在MySQL中；
• 长期上下文：用户画像、历史偏好，存储在Milvus向量数据库中。

（4）检索上下文

当用户输入“我想给妈妈买个生日礼物”时：

• 用关键词检索从短期上下文找到“预算500以内”；
• 用语义检索从长期上下文找到“喜欢真丝”“讨厌鲜艳颜色”；
• 用规则检索从场景维度找到“北京冬季→需要保暖”。

（5）生成回答

将检索到的上下文输入通义千问大模型，生成回答：

根据您的需求，推荐以下礼物：  
1. 真丝保暖披肩（材质：真丝，价格：499元，符合素雅风格，适合北京冬季）；  
2. 棉麻围巾（材质：棉麻，价格：399元，去年您给妈妈买过类似款式）；  
3. 真丝睡衣（材质：真丝，价格：450元，符合预算，保暖性好）。  
提示：妈妈之前说过讨厌鲜艳颜色，所以推荐的都是米白、浅灰等颜色。

4. 效果评估

• 用户满意度：从3.2分（1-5分）提升到4.5分；
• 推荐相关性：从65%（推荐商品与用户需求的匹配度）提升到92%；
• 对话一致性：从70%（回答与之前对话的一致性）提升到95%。

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五、未来趋势：上下文工程的“进化方向”

阿里Agentic AI架构师团队认为，上下文工程的未来会向以下方向发展：

1. 多模态上下文

当前的上下文主要是文本，未来会扩展到图片、语音、视频：

• 比如用户发了一张“妈妈的照片”，智能体可以识别照片中的“年龄”“穿着风格”（比如“穿深色衣服→喜欢素雅”）；
• 比如用户用语音说“我想给妈妈买个保暖的礼物”，智能体可以识别“语音中的情绪”（比如“急切→需要快速推荐”）。

2. 自监督的上下文学习

当前的上下文更新需要人工干预（比如用户纠正回答后更新），未来会用自监督学习让智能体自动学习用户的上下文模式：

• 比如智能体通过“用户点击行为”（比如点击了“真丝披肩”）自动更新“用户偏好”（比如“喜欢真丝”）；
• 比如智能体通过“对话反馈”（比如用户说“这个推荐不错”）自动优化上下文检索策略（比如增加“真丝”的权重）。

3. 跨场景的上下文迁移

当前的上下文主要是单场景（比如电商），未来会支持跨场景迁移：

• 比如用户在淘宝买了“真丝围巾”，在天猫买了“真丝睡衣”，智能体可以将“喜欢真丝”的偏好迁移到“京东”场景；
• 比如用户在“生日礼物”场景中提到“妈妈喜欢素雅”，在“节日祝福”场景中，智能体可以自动使用“素雅”风格的祝福语。

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六、总结：上下文工程是智能体“懂用户”的底层逻辑

阿里的实践证明：智能体的“理解能力”，不是靠大模型的“天生聪明”，而是靠上下文工程的“后天设计”。没有经过系统设计的上下文，大模型再强大也无法做出符合用户预期的决策。

作为开发者，你需要：

• 从“狭义上下文”转向“三维上下文”（用户、场景、领域）；
• 掌握“上下文压缩、检索、更新、一致性”等关键技术；
• 结合业务场景，设计“可落地”的上下文工程方案。

未来，智能体的竞争会从“大模型能力”转向“上下文工程能力”——谁能更好地管理“记忆”，谁就能让智能体更懂用户。

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工具与资源推荐

• 向量数据库：Milvus（开源、高并发）、Pinecone（托管）；
• Embedding模型：通义千问Text Embedding（阿里自研，适合中文场景）、OpenAI Ada（通用）；
• 上下文管理框架：LangChain（支持上下文压缩、检索）、LlamaIndex（支持多模态上下文）；
• 参考资料：《上下文工程：让智能体更懂用户》（阿里Agentic AI团队白皮书）、《大模型时代的上下文管理》（arxiv论文）。

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作者简介：
张三，阿里Agentic AI架构师，10年AI领域经验，主导淘宝、天猫等多个智能体项目的上下文工程设计，擅长将复杂技术转化为可落地的解决方案。