2025还在学提示词? 现在进化到「上下文工程」了, 重塑AI应用开发的新范式
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上下文工程正重塑AI应用开发，它整合任务描述、样本示例、检索数据等多要素，构建动态信息供给系统，解决大模型输出效果依赖提示词质量的问题，成为AI应用从“玩具”迈向“生产力工具”的关键。
你是不是也觉得，现在做个AI应用，就是找个大模型“套个壳”，然后天天琢磨怎么写“魔法提示词”？
如果你还这么想，那可能要被时代甩在身后了。
最近，圈子里的大佬们，比如AndrejKarpathy（前特斯拉AI总监），都在反复强调一个新概念：上下文工程(ContextEngineering)。简单来说，决定一个AI应用牛不牛的关键，已经不是“你怎么问”，而是“你给AI喂了什么料”。
这套“喂料”的学问，就是我们今天要深挖的上下文工程。它可比写几句提示词复杂多了，也是决定你的AI应用是“小玩具”还是“生产力工具”的分水岭。
下图就是我根据上下文工程的核心逻辑，画出的一个AI智能体（Agent）信息流转的框架图。看完这篇文章，你就能明白这张图背后的“科学”。
一、什么是上下文工程？其核心要素为何？
很多人一听“上下文工程”，可能觉得又是啥高大上的新名词。别怕，我们用一个接地气的比喻来理解。
想象一下，大模型（LLM）就像一个顶级大厨，能力超群，但它自己不会找食材。
提示工程(PromptEngineering)：相当于你给大厨递了张纸条，上面写着“请做一道顶级的川菜”。大厨可能会做出一道麻婆豆腐，也可能是水煮鱼，结果有点像“开盲盒”。
上下文工程(ContextEngineering)：则相当于你为大厨搭建了一个“中央厨房”。你不仅告诉他要做川菜，还把所有需要的、处理好的食材（新鲜的辣椒、花椒）、精确的菜谱（麻婆豆腐的正宗做法）、甚至特制的厨具（一口好铁锅）全都准备好，摆在他面前。这样，大厨才能稳定、高效地做出你想要的那道菜。
所以，上下文工程的核心就是：构建一个动态系统，以正确的格式，为大模型（LLM）提供恰当的信息和工具，让它能可靠地完成任务。
这个“中央厨房”里到底有哪些“料”呢？远不止几句提示词那么简单。
我们来看一个更专业的拆解框架：
从这张图就能看出来提示词和上下文的区别：
提示工程主要聚焦在“指令上下文”里的那句核心Prompt怎么写得更精妙。
而上下文工程，则需要管理和调度所有这些信息流，确保在对的时间，把对的信息，用对的格式，喂给大模型。
所以，别再说先进的AI应用是“ChatGPT套壳”了，背后庞大而精密的上下文工程体系，才是真正的护城河。不理解这个，你做的AI应用就永远是个“半成品”。
上下文构成要素极为丰富，远超单一的文本提示，具体包括：
任务描述与解释：清晰界定目标。
少样本示例（Few-shotexamples）：提供具体范例供模型参考。
检索增强生成（RAG）：从外部知识库动态注入相关信息。
相关数据：引入其他（可能是多模态的）数据来丰富背景。
工具（Tools）：赋予模型调用外部API或函数的能力。
状态与历史记录（Stateandhistory）：确保模型理解任务的进展与对话的延续性。
这个过程强调动态性与精确性。上下文信息实时生成，最终输入给模型的提示也必须动态构建。正如“垃圾进，垃圾出”的原则，信息的质量和格式直接决定了模型的输出质量。
更简洁地来讲：
上下文工程=提示工程⊇{指令上下文,知识上下文,操作上下文}
其中：
–指令上下文=提示词+记忆+少样本示例
–知识上下文=RAG+检索+记忆
–操作上下文=工具调用+环境反馈+状态管理
二、构建可靠AI智能体（Agent）的核心原则
当我们想做一个能长时间、连贯工作的AI智能体（比如AI程序员Devin）时，上下文工程的重要性就直接拉满了。
最近很多团队尝试做“多智能体并行”的架构，看似很酷，让好几个AI小弟一起干活。但实操下来发现，这种系统非常脆弱，经常“翻车”。为啥？
根源在于上下文共享不充分，导致AI“精神分裂”。
想象一个装修团队，设计师、水电工、木工三个人互相不沟通，各干各的。设计师想的是北欧风，水电工按中式留的插座，木工打了套美式家具。最后的结果能看吗？肯定是一场灾难。
为了构建真正可靠的系统，必须遵循两个核心原则：
1.共享上下文(SharedContext)：所有干活的AI小弟，不仅要看到彼此说了什么，更要看到彼此完整的行动轨迹（Trace）。水电工必须知道设计师画的图纸和改动记录，木工也一样。只有信息完全同步，决策才能保持一致。
2.行为暗含决策(BehaviorImpliesDecision)：AI的每一个行为（比如调用一个工具、生成一段代码）都基于一个决策。如果决策的基础（上下文）都不一样，那行为必然互相冲突，系统肯定会崩溃。
所以，一个最稳妥、最可靠的初始架构，反而是线性的单线程智能体。虽然它可能慢一点，还会面临上下文窗口不够用的问题，但它天然保证了上下文的连续性，是构建更复杂系统的坚实基础。
三、上下文工程的关键策略
既然上下文这么重要，但AI的记忆窗口又有限（token限制），那我们该怎么办呢？
业界的先行者们已经总结出了一套实战打法，核心就三板斧：压缩、持久化、隔离。
1.上下文的压缩(Compression)&持久化(Persistence)
压缩：当对话历史越来越长，快要塞满AI的脑袋时，我们不能粗暴地把最早的记忆扔掉。而是要启动一个“压缩”程序，把前面几百轮的对话内容，智能地总结成一小段摘要（“我们之前讨论了A，决定了B，用户反馈了C”）。
落地挑战：这个压缩总结任务本身就很难，像Devin这种顶级的系统，甚至要专门微调一个模型来干这个“提炼轨迹”的活儿。
持久化：就像给AI外挂一个“移动硬盘”，也就是它的“长期记忆”。不能啥事都让AI记在脑子里。我们需要建立一个系统，把重要的对话、决策、知识点，存到外部的数据库或知识库里。
怎么存？可以是用户手动标记“这条很重要，记下来”，也可以是AI自己反思后决定“这个知识点以后可能有用，我存一下”。
怎么取？当AI遇到新问题时，先去“移动硬盘”里检索一下，看有没有相关的历史经验可以参考。这就是我们常说的RAG（检索增强生成）。
2.上下文的隔离(Isolation)
隔离，就是聪明地划分信息，不让所有东西都一股脑儿地塞给AI，提高效率和可靠性。运行时状态隔离：比如AI调用一个工具后，返回了一大堆冗长的JSON数据。我们没必要把这几千个token全塞进下一轮对话里，而是可以把它存放在一个临时的“状态区”，只把最关键的结果（比如“API调用成功，获取到3个商品”）告诉AI。多智能体隔离：如果一个大任务确实可以拆成几个互不干扰的小任务（比如同时去三个网站爬数据），那可以把它们分给三个拥有独立上下文的子智能体去干。但前提是，任务之间真的没有依赖关系，否则又会回到前面说的“精神分裂”问题。环境隔离：比如让AI写代码，最好在一个沙盒环境里运行。这样代码执行的过程、打印的日志，就不会污染主对话的上下文窗口，同时也保证了安全。四、落地为王：上下文工程在各行业的应用案例
理论说了这么多，我们来看看这套“科学”是怎么在真实世界里创造价值的。电子商务：智能推荐：你刚搜完“去海边露营的帐篷”，推荐系统马上就给你推防晒霜和沙滩椅。它不仅知道你在搜什么，还结合了天气（上下文）、地理位置（上下文），甚至社交媒体上的露营热点（上下文）。客服自动化：某DTC品牌，通过给AI客服限定产品手册和政策（知识上下文），并设定严格的角色扮演提示（指令上下文），让AI只根据这些信息回答问题。医疗保健：辅助诊断：医生在看诊时，AI系统能整合患者的病史、当前症状、最新的医学研究、甚至社区的流行病数据（全是上下文），给出一个全面的患者视图，辅助医生做出更精准的诊断。软件开发：AI编程：像Cursor这样的工具，它不仅看你当前写的这行代码，还会分析你整个项目的文件结构、已有的函数、依赖库（海量的上下文），才能给你最靠谱的代码建议。
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结语
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绵阳市（江油市、㊗️北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、🍟三台县、🦗平武县、游仙区）
湘潭市（雨湖、🕧岳塘）
漳州市（芗城、🍕龙文）
嘉义县（朴子市、🕛番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、🥎布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、⛸大埔乡、🤙鹿草乡、😄️溪口乡、水上乡、😜中埔乡、阿里山乡、🎽东石乡）
4万亿关税收入能否抵消减税？美债交易员重估特朗普风险投资者开始指望关税带来的数万亿美元收入，能够抵消特朗普减税法案带来的财政缺口，从而控制美国政府的借贷规模，以进一步支撑债市。目前而言，最大的风险在于一种不对称的局面：减税政策保持不变，而用以冲抵其成本的关税收入却因司法裁决而消失
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