在人工智能快速演進(jìn)的當(dāng)下，越來越多的組織開始意識到，模型本身的強(qiáng)大并不足以保證應(yīng)用的成功。真正決定智能體能否高效、精準(zhǔn)完成任務(wù)的，是其所處的“上下文”環(huán)境。

然而，“上下文”并非僅指一段對話歷史或幾條輸入信息，而是一整套關(guān)于信息獲取、工具調(diào)用、記憶管理與交互優(yōu)化的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)。這正是“上下文工程（Context Engineering）”的核心所在。

作為一種新興的架構(gòu)性思維方式，上下文工程（Context Engineering）強(qiáng)調(diào)如何在模型與現(xiàn)實(shí)世界之間構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量的“信息場”，讓模型在合適的語境中發(fā)揮出最大效能。換言之，未來 AI 應(yīng)用的競爭，不僅是模型性能的較量，更是上下文工程能力的比拼。

AI 項(xiàng)目的失敗，往往是“架構(gòu)”的失敗

不知大家是否注意到：AI 工程圈子里最近有一個(gè)詞被提及的頻率越來越高——“上下文工程 (Context Engineering)” ？

這絕非又一個(gè)轉(zhuǎn)瞬即逝的技術(shù)熱詞。如果你認(rèn)為它只是“提示詞工程（Prompt Engineering）”的升級版，那可能就錯(cuò)過了這場正在發(fā)生的、深刻的范式革命。我們正在從鉆研“巧妙的提問”，轉(zhuǎn)向?qū)ι舷挛倪M(jìn)行“體系化的架構(gòu)與編排”。這正迅速成為衡量一個(gè)AI工程師能力的核心標(biāo)尺。

也就是說，從工程化的角度而言，戳中了一個(gè)最為直觀的命題：AI 項(xiàng)目的失敗，往往是架構(gòu)的失敗……

讓我們直面一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)：絕大多數(shù) AI Agent 項(xiàng)目的失敗，并非因?yàn)樗鼈兯蕾嚨拇笳Z言模型（LLM）不夠聰明，而是因?yàn)槲覀兾茨転槠涮峁┮粋€(gè)足以讓它成功的“信息場”。

我們需要從根本上理解：LLM 不是讀心者，它只是一個(gè)極其強(qiáng)大的、基于上下文的“信息處理器”。你喂給它什么，它就處理什么。一個(gè)沒有得到良好上下文的 LLM，就像一臺擁有頂級 CPU 卻沒有足夠內(nèi)存和高速 I/O 的計(jì)算機(jī)——空有澎湃算力，卻因信息饑餓而寸步難行。

“上下文工程”的核心使命，正是為這個(gè)強(qiáng)大的 “CPU”（LLM），設(shè)計(jì)和構(gòu)建一個(gè)高效的、動(dòng)態(tài)的“信息供給系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)必須能在正確的時(shí)間，提供：

• 正確的信息 (Right Information)
• 正確的工具 (Right Tools)
• 正確的格式 (Right Format)

只有這樣，LLM 才能被真正“激活”，高效地完成我們托付給它的復(fù)雜任務(wù)。

為什么“提示詞工程（Prompt Engineering）”已不夠 ？

在大模型應(yīng)用的早期階段，提示詞工程（Prompt Engineering）曾被視為解鎖模型潛力的關(guān)鍵。通過精巧的指令設(shè)計(jì)和特定的關(guān)鍵詞組合，工程師們能夠在一定程度上引導(dǎo)模型生成更符合預(yù)期的結(jié)果。

然而，隨著AI應(yīng)用場景的不斷復(fù)雜化，僅依賴提示詞工程的方式逐漸顯露出局限性：它往往聚焦在“輸入一句話如何更聰明”這一層面，而忽視了模型完成任務(wù)所需的更廣泛的信息架構(gòu)。    

提示詞工程（Prompt Engineering）的核心在于通過預(yù)定義的文本指令優(yōu)化模型輸出。例如，添加“請用簡潔的語言回答”或“以專業(yè)語氣回應(yīng)”可以調(diào)整模型的語氣和風(fēng)格。然而，這種方法存在幾個(gè)關(guān)鍵問題：

• 靜態(tài)性：提示詞通常是固定的，無法實(shí)時(shí)適應(yīng)對話的動(dòng)態(tài)變化。例如，在多輪對話中，早期輸入可能與后續(xù)上下文脫節(jié)，導(dǎo)致模型輸出偏離主題。
• 人工依賴：設(shè)計(jì)有效的提示需要大量試驗(yàn)和領(lǐng)域知識，成本高且不具備普適性，尤其在跨語言或跨領(lǐng)域場景中。
• 上下文盲點(diǎn)：提示詞工程主要關(guān)注輸入的直接指令，忽視了更廣泛的語境信息（如用戶意圖、歷史對話或外部數(shù)據(jù)），這在復(fù)雜任務(wù)（如法律咨詢或醫(yī)療診斷）中表現(xiàn)尤為明顯。

例如，假設(shè)我們在醫(yī)療問答系統(tǒng)中使用提示“請解釋疾病癥狀”，模型可能生成通用答案，但若忽略患者的具體病史或?qū)υ挶尘埃敵龅尼槍π詫⒋蟠蛘劭?。這種局限性促使我們尋求更智能的解決方案。

這正是上下文工程（Context Engineering）嶄露頭角的原因。它不僅關(guān)注提示本身，更強(qiáng)調(diào)如何構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)性的“上下文環(huán)境”，讓模型能夠：

• 動(dòng)態(tài)整合信息 —— 從用戶輸入、歷史對話、外部數(shù)據(jù)源與工具調(diào)用中，提取并組織關(guān)鍵內(nèi)容。
• 智能管理工具 —— 為模型提供可調(diào)用的外部功能，并以結(jié)構(gòu)化、易解析的方式返回結(jié)果。
• 優(yōu)化記憶體系 —— 通過短期對話摘要與長期偏好記憶，讓交互更自然、更個(gè)性化。
• 強(qiáng)化信息格式 —— 以高信噪比的數(shù)據(jù)輸入取代冗余的日志或大塊無序文本。

從架構(gòu)視角看，提示詞工程（Prompt Engineering）是“戰(zhàn)術(shù)”，而上下文工程（Context Engineering）才是“戰(zhàn)略“。

提示詞（Prompt Engineering）關(guān)注的是“如何問”，而上下文工程（Context Engineering）關(guān)注的是“如何讓模型擁有回答的能力”。

因此，隨著 AI 應(yīng)用走向更大規(guī)模、更高復(fù)雜度，未來的瓶頸不在于模型本身的能力，而在于我們是否能為它提供正確、充分、且結(jié)構(gòu)化的上下文。

上下文工程（Context Engineering）的四大架構(gòu)支柱

從架構(gòu)師的視角，一個(gè)健壯的上下文工程系統(tǒng)，由以下四個(gè)核心支柱構(gòu)成：

(1) 動(dòng)態(tài)信息流 (The Data Ingestion & Integration Layer)

上下文（Context ）并非單一來源，而是一個(gè)動(dòng)態(tài)匯聚的信息流。它可能來自用戶的實(shí)時(shí)輸入、歷史對話、外部數(shù)據(jù)庫、API調(diào)用結(jié)果等等。

因此，架構(gòu)上，我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)強(qiáng)大的“數(shù)據(jù)攝取與整合層”。這個(gè)層面負(fù)責(zé)像ETL/ELT管道一樣，智能地、實(shí)時(shí)地從多個(gè)數(shù)據(jù)源拉取信息，并將其整合成一個(gè)連貫、一致的上下文，喂給 LLM。

(2) 智能工具調(diào)用 (The Action & Actuator Layer)

如果 AI 需要與外部世界交互（查詢信息或執(zhí)行動(dòng)作），我們就必須為它提供合適的工具。這不僅僅是“給它一個(gè)API”那么簡單。我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)清晰、可靠的“行動(dòng)與執(zhí)行器層”。這便要求我們：

• 定義清晰的“API契約”：工具的描述必須讓LLM能毫不費(fèi)力地理解其功能、參數(shù)和返回格式。
• 優(yōu)化工具的“回響”：工具執(zhí)行后的返回結(jié)果，必須經(jīng)過精心處理。一個(gè)簡潔明了的錯(cuò)誤信息，遠(yuǎn)比一個(gè)巨大的JSON錯(cuò)誤堆棧對LLM更有用。最大化返回信息的“信噪比”，是這一層的核心設(shè)計(jì)原則。

(3) 記憶管理 (The State Management Layer)

這是讓 Agent 從“一次性工具”變?yōu)椤伴L期伙伴”的關(guān)鍵。架構(gòu)上，我們需要一個(gè)“狀態(tài)管理層”來處理記憶：

• 短期記憶：負(fù)責(zé)在一次長對話或一個(gè)多步任務(wù)中，對上下文進(jìn)行實(shí)時(shí)總結(jié)與壓縮，以避免超出 Token 限制，同時(shí)保留關(guān)鍵信息。這類似于計(jì)算機(jī)的“內(nèi)存（RAM）”。
• 長期記憶：負(fù)責(zé)跨越多次會(huì)話，持久化地存儲用戶的偏好、關(guān)鍵事實(shí)或歷史互動(dòng)。這通常需要一個(gè)向量數(shù)據(jù)庫作為“外置硬盤”，讓 Agent 能“記住”。你。。

(4) 格式優(yōu)化 (The Interface Optimization Principle)

這并非一個(gè)獨(dú)立的層，而是貫穿上述所有層面的一條核心設(shè)計(jì)原則。無論是輸入給 LLM 的信息，還是工具返回給它的結(jié)果，都必須經(jīng)過精心優(yōu)化。我們的目標(biāo)是，讓 LLM 在處理信息時(shí)，付出的“認(rèn)知成本”最低。一個(gè)簡短、描述性的錯(cuò)誤信息，永遠(yuǎn)勝過一個(gè)龐大的 JSON Blob。

上下文工程（Context Engineering），正在成為 AI 工程師新的核心技能。 因?yàn)樗苯咏鉀Q了當(dāng)前 AI 應(yīng)用發(fā)展的真正瓶頸：這個(gè)瓶頸，已經(jīng)不再是模型本身的能力，而是我們圍繞模型構(gòu)建的信息架構(gòu)的質(zhì)量。

隨著大模型向多模態(tài)和多語言擴(kuò)展，上下文工程（Context Engineering）將成為 AI 發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，將推動(dòng)從靜態(tài)指令向動(dòng)態(tài)語境的轉(zhuǎn)變，特別是在邊緣計(jì)算、個(gè)性化推薦和跨領(lǐng)域協(xié)作中。

2025 年的技術(shù)趨勢表明，結(jié)合 AIOps 和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，上下文工程（Context Engineering）有望實(shí)現(xiàn)完全自主的上下文優(yōu)化，徹底告別人工調(diào)優(yōu)的時(shí)代……

Happy Coding ~

Reference ：[1]    https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/

Adiós !