什么是上下文工程（Context Engineering）

上下文工程（Context Engineering）概述

1. 什么是上下文工程

上下文工程是一门专注于 设计、组织、管理和动态优化大语言模型（LLM）输入上下文 的学科。它的目标是为模型在推理或生成时提供恰当、完整且高效的背景信息，使模型能够在复杂任务中获得更高的准确性、鲁棒性和可解释性。与仅关注提示词文字的 提示工程（Prompt Engineering） 不同，上下文工程把 信息生态系统 本身视为工程对象，涵盖检索、生成、处理、压缩、存储和更新等全链路环节。

2. 与提示工程的区别

3. 核心要素（四大组件）

1. 上下文获取与生成
   • 检索外部知识（RAG）、调用工具、生成动态上下文片段。
   • 示例：在客服场景中先检索用户历史工单，再生成任务指令。
2. 上下文处理
   • 长序列处理、结构化转换（JSON、表格）、自我改进与链式思考。
   • 通过 写入（Write）、选择（Select）、压缩（Compress）、隔离（Isolate） 四大策略实现信息的高效组织。
3. 上下文管理
   • 记忆层次（短期/长期记忆）、压缩技术、上下文窗口预算分配（如 4‑4‑2 法则）。
   • 动态更新、滑动窗口或摘要化，以防上下文污染。
4. 系统集成与调度
   • 多智能体协同、工具调用、API/函数调用、任务分解与调度。
   • 通过 LLM Agent 或 Multi‑Agent System 实现复杂工作流。

4. 常用技术与策略

• 写入（Write）：把新信息写入上下文（如最新检索结果）。
• 选择（Select）：基于相关性、时效性挑选最有价值的片段。
• 压缩（Compress）：使用摘要、向量化或编码压缩冗余信息，节约 token。
• 隔离（Isolate）：将不相关或噪声信息隔离，防止模型产生幻觉。
  这些策略形成 Write‑Select‑Compress‑Isolate 四步循环，是上下文工程的核心操作框架。

5. 工作流程（典型示例）

1. 任务分解：将复杂需求拆解为子任务。
2. 检索/生成上下文：调用检索引擎、数据库或工具获取所需信息。
3. 上下文加工：使用选择、压缩、结构化等手段组织信息。
4. 提示组装：将系统指令、检索结果、历史对话等拼装成完整 Prompt。
5. 模型调用：发送给 LLM，获取输出。
6. 结果评估与反馈：对模型输出进行验证，若不满意则回到第 2 步进行迭代。
   该闭环在实际产品中常以 RAG + 记忆 + 工具调用 的形式实现。

6. 典型应用场景

• 智能客服：结合用户历史、产品文档、实时检索，提供精准答案。
• 代码助手：检索代码库、文档，生成结构化的代码片段并进行自检。
• 法律/医疗文档分析：通过检索法规或病例，构建专业上下文，提升合规性。
• 多模态代理：在对话中动态调用图像、表格或外部 API，实现跨模态推理。
• 企业知识管理：构建长期记忆库，支持跨会话的连续业务流程。

7. 面临的挑战与未来趋势

未来方向 包括：模型自适应上下文管理（模型感知何时写入/压缩）、标准化上下文工程框架、更加高效的记忆系统以及与联邦学习结合的隐私保护方案。

总结
上下文工程是 从“给模型提示”升级到“为模型搭建信息环境” 的系统化方法。它通过检索、生成、加工、管理四大环节，配合写入‑选择‑压缩‑隔离等策略，实现对大语言模型输入的精细控制，从而在复杂任务、长对话和多模态场景中显著提升模型的准确性、效率和可靠性。随着 LLM 应用向生产级迁移，掌握上下文工程已成为 AI 开发者的必备技能。