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标题: 让manus从零到一的上下文工程到底是什么?一文起底 [打印本页]

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作者: Ph55Ox    时间: 昨天 12:44
标题: 让manus从零到一的上下文工程到底是什么?一文起底
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导读 在人工智能的宏大叙事中，大型言语模型（LLMs）无疑是近年来最引人注目的技术打破之一。它们仰仗惊人的文本生成、了解、推理乃至代码编写才能，正在以史无前例的速度重塑各行各业的消费力格局。从最后的简单问答系统，到如今可以执行复杂义务的智能代理（AI Agent），LLMs 的每一次飞跃都伴随着与之交互方式的深入变革。
最后，为了有效驾驭这些弱小的模型，研讨者和开发者将目光聚焦于“提示词工程”（Prompt Engineering），经过精心构造输入指令，试图引导模型输入更精准、更符合预期的结果。这门“艺术与迷信”在短工夫内成为抢手技能，催生了大量关于如何“调教”LLM 的技巧和方法。但是，随着 LLMs 才能的日益加强和运用场景的不断复杂化，单一的提示词优化已显得捉襟见肘。当 AI 系统需求处理多轮对话、整合外部知识、调用多种工具，并自主完成一系列复杂义务时，一个更具系统性、更强调动态信息管理的全新范式——“上下文工程”（Context Engineering）应运而生。这一概念由 Andrej Karpathy 等业界首领明白提出并大力倡导，迅速成为 AI 范畴的新共识。本文旨在深化分析从提示词工程到上下文工程的演进历程，阐明这一转变对大型言语模型及其运用生态产生的深远影响，并对将来的发展趋向停止前瞻性展望。次要内容包括以下几个部分：
1. 研讨范围与目的

2. 技术回顾

3. 现状分析

4. 将来展望

5. 结论

文章校正｜DataFun志愿者 毕超、陈思永、Taylor
材料整理｜DataFun志愿者 陈思永出品社区｜DataFun

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01

研讨范围与目的

本研讨旨在对从提示词工程到上下文工程的演进途径停止系统性梳理与深化分析，本文将围绕以下几个核心目的展开讨论：

技术演进的深度分析： 追溯提示词工程的来源、发展头绪及其在不同阶段的关键技术打破，并在此基础上，详细阐述上下文工程作为其逻辑延伸和高级外形的必然性与创新性。我们将讨论从静态指令到动态信息流管理的范式转变。

核心概念的精准界定： 明白“提示词”、“提示词工程”与“上下文工程”三者之间的内在联络与本质区别。特别是对上下文工程的外延停止片面阐释，涵盖其所包含的指令、系统提示词、用户提示词、短期记忆、长期记忆、检索加强生成（RAG）、可用工        具以及结构化输入等多元组成部分。

实际策略的详细解读： 深化讨论上下文工程在实践 AI 运用开发中的四大核心策略：写入上下文（Write Context）、挑选上下文（Select Context）、紧缩上下文（Compressing Context）和隔离上下文（Isolating Context）。我们将经过详细案例和技术细节，展现这些策略如何协同作用，分明提升LLMs的功能、鲁棒性和义务完成才能。

对 AI Agent 开发影响的片面评价： 审视上下文工程的兴起如何重塑大模型运用开发流程、加速 AI Agent 的构建，并对整个 AI 生态系统，包括模型设计、记忆管理、人机交互形式等，产生何种深远而广泛的影响。

将来趋向的前瞻性预测： 基于当前技术发展现状和面临的应战，对上下文工程的将来演进方向停止大胆预测，包括潜在的技术打破、新兴的运用场景，以及其对行业和社会能够带来的变革性影响，并提出相应的研讨与实际建议。

02

技术回顾

1. 发展历程：从简单提示到复杂系统

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大型言语模型（LLMs）的崛起，标志着人机交互进入了一个全新的时代。但是，要充分释放这些模型的宏大潜力，仅仅依托其内在的言语了解和生成才能是远远不够的。与 LLMs 的有效交互方式，好像其本身架构一样，阅历了一个从简单到复杂、从静态到动态的演进过程。

最后，与 LLMs 的交互是相对直观和直接的。用户经过输入一段简短的文本指令，即“提示词”（Prompt），来引导模型完成特定义务。例如，向模型发问“天空为什么是蓝色的？”，模型会基于其训练数据给出相应的解释。这种早期的交互形式，虽然简约高效，但其局限性也不言而喻：对于复杂义务，模型往往难以了解深层意图，或生成不尽善尽美的结果。此时，提示词更多地被视为一种“触发器”，而非精细的“控制器”。

随着 LLMs 规模的扩展和才能的加强，人们末尾看法到，经过优化提示词的构造，可以分明提升模型的表现。于是，提示词工程（Prompt Engineering）作为一门新兴的学科应运而生。它不再仅仅是简单地输入成绩，而是一个系统化、迭代式的过程，触及对提示词停止精心设计、反复测试和持续优化。这一阶段涌现出多种创新的提示技巧，极大地拓展了 LLMs 的运用边界：

少样本学习（Few-shot Learning）： 经过在提示词中提供大批高质量的输入-输入示例，模型可以疾速学习并泛化到新的、相似的义务上，而无需停止额外的模型微调。这使得 LLMs 在面对新义务时展现出惊人的顺应性。

思想链（Chain-of-Thought, CoT）提示：

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由 Google 研讨人员在 2022 年提出，CoT 提示经过引导 LLMs 生成一系列中间推理步骤，来处理多步复杂成绩。例如，在处理数学运用题时，不再是直接要求模型给出答案，而是要求它“一步一步思索”，展现其解题过程。这种方法分明提升了模型在数学、逻辑推理和常识问答等义务上的表现，使得模型的推理过程愈加透明和可控。CoT 的成功揭示了，经过结构化提示，可以有效激发 LLMs 的复杂推理才能。

自动化提示词生成（Automated Prompt Engineering, APE）： 看法到人工设计提示词的效率瓶颈和客观性，Zhou 等人在 2022 年的研讨中提出，可以应用 LLM 本身的才能来自动生成和选择最优提示词。这标志着提示词工程从完全依赖人类阅历的“艺术”向自动化、程序化的“迷信”迈进，极大地提高了提示词设计的效率和覆盖率。

提示词工程的兴起，使得 LLMs 的运用从简单的文本生成和分类，扩展到更复杂的问答、摘要、翻译和代码生成等范畴。它强调经过精巧的“指令”来“调教”模型，使其更好地了解人类意图。但是，当 AI 运用末尾向更具自主性、可以执行多步骤复杂义务的“AI Agent”方向发展时，提示词工程的局限性也逐渐显现。一个真正的 AI Agent 需求处理的不只仅是用户当前的单次指令，还包括长期的对话历史、不断更新的外部知识、可调用的各种工具、以及在义务执行过程中产生的中间形态信息。这些多元且动态的信息共同构成了模型了解和执行义务的“上下文”。仅仅优化单次交互的提示词，已无法满足 Agent 对复杂、动态上下文的精细化管理需求。

正是在这样的背景下，上下文工程（Context Engineering）的概念应运而生，并迅速成为 AI 范畴的新焦点。它超越了单一提示词的范畴，被定义为一门设计和构建动态系统的学科，其核心目的是在正确的工夫、以正确的格式，为大言语模型提供恰当的信息和工具，使其可以高效、准确地完成义务。上下文工程的出现，标志着 LLM 运用开发从“单次交互优化”向“系统级智能构建”的根本性转变。它强调的不再是孤立的提示词，而是一个可以动态生成、挑选、紧缩和隔离上下文的残缺、智能化的信息流管理系统。这使得 LLMs 可以处理更复杂、更真实的业务场景，从被动的文本生成工具，演化为可以了解、推理、规划和执行义务的自主智能体。

2. 重要事情：里程碑与打破

从提示词工程到上下文工程的演进，并非一挥而就，而是由一系列关键的研讨打破和实际创新共同推进的。这些里程碑事情不只改变了我们与 LLMs 交互的方式，也深入影响了 AI 运用的开发范式：

2018-2019 年：NLP 义务的一致化与预训练模型萌芽 在大型言语模型尚未普及之前，NLP 范畴的研讨人员就末尾探求将各种独立的 NLP 义务（如情感分析、机器翻译、命名实体辨认）一致为基于上下文的问答成绩。这一思想为后续 LLMs 经过了解上下文来执行多义务奠定了实际基础。同时，以 BERT 为代表的预训练言语模型的出现，使得模型可以从海量无标注文本中学习通用言语表示，为后续的提示词工程和上下文工程提供了弱小的基座模型。

2022 年：思想链（Chain-of-Thought, CoT）提示的提出 Google 研讨人员提出的 CoT 提示技术，是提示词工程范畴的一个里程碑。它经过引导 LLMs 生成中间推理步骤，分明提升了模型在复杂推理义务上的表现。CoT 的成功证明了，即便是黑盒模型，也可以经过巧妙的提示设计，使其展现出更强的逻辑推理才能。这一技术不只提升了模型功能，也为了解 LLMs 的外部工作机制提供了新的视角。

2023 年：自动化提示词生成（APE）的探求 Zhou 等人的研讨《Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers》初次提出应用 LLM 本身的才能来自动生成和优化提示词。这标志着提示词工程从纯粹的人工阅历驱动向自动化、程序化方向发展，为后续的上下文工程中动态生成和优化上下文信息提供了技术自创。APE 的出现，预示着将来AI系统将具有更强的自我优化才能。

2022 年：ChatGPT 的发布与提示词工程的普及 OpenAI 发布的 ChatGPT 在全球范围内引发了 AI 热潮，使得大型言语模型和与之相关的提示词工程迅速进入大众视野。用户经过与 ChatGPT 的直观交互，深入体会到提示词对模型输入质量的决议性影响。这一事情不只加速了提示词工程的普及和研讨，也为后续更复杂的 AI Agent 和上下文工程的兴起奠定了用户基础和市场认知。

2023 年至今：检索加强生成（RAG）的广泛运用 RAG 从 2021 年末尾被提出，2022–2023 年间因开源框架（如 Haystack、LangChain）而被迅速普及。RAG 技术的兴起是上下文工程发展中的一个关键转机点。它经过允许 LLMs 在生成回答时，从外部知识库（如文档、数据库、网页）中检索并整合最新、最准确的信息，有效处理了 LLMs 知识时效性差和容易产生“幻觉”的成绩。RAG 的广泛运用，使得外部知识成为模型上下文不可或缺的一部分，极大地加强了 LLMs 的知识广度和理想准确性，为构建知识密集型 AI 运用提供了弱小支撑。

2024 年：Andrej Karpathy 明白提出“上下文工程”概念 Andrej Karpathy，作为特        斯拉前 AI 总监和 OpenAI 的创始成员之一，明白提出了“上下文工程”（Context Engineering）这一概念，并强调其在构建工业级 LLM 运用中的核心肠位。他指出，上下文工程远超提示词优化，它是一门精妙的艺术与迷信，触及对 LLM 运用中一切输入信息的精细化管理，包括义务描画、大指示例、检索加强生成（RAG）、相关（能够是多模态的）数据、工具、形态与历史记录、信息紧缩。提供太少或方式不当，LLM 就缺乏最优表现所需的上下文；过量或相关性不足，则会导致成本上升功能下降。做好这件事绝非易事。

而称之为艺术，则源于对人类心思与 LLM 行为之间巧妙互动的直觉把握。这一提法迅速引发了行业共识，标志着 AI 运用开发进入了更注重系统性、动态性和全体性的新阶段，将 AI Agent 的构建推向了新的高度。

LangChain、LlamaIndex 等框架的兴起与贡献以 LangChain 和 LlamaIndex 为代表的开源框架的出现，为开发者提供了构建复杂 AI Agent 和完成上下文工程的弱小工具集。这些框架经过笼统化 RAG、记忆管理、工具调用、Agent 协调等复杂功能，极大地降低了上下文工程的完成门槛，加速了 AI 运用的落地和创新。它们将本来分散的技术模块整合为一个一致的开发范式，使得开发者可以更专注于业务逻辑而非底层技术细节。这些关键事情共同描画了从单一提示词优化到片面上下文管理的宏伟演进途径，展现了 AI 范畴在提升大模型适用性、牢靠性和智能化程度方面的不懈探求与持续创新。

03

现状分析

1. 技术现状：多维度的上下文管理体系

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当前，上下文工程已不再是一个模糊的概念，而是发展成为一个成熟且多维度、系统化的技术体系。其核心目的是为大型言语模型提供最优化、最片面、最相关的输入信息，从而最大限制地激发其潜能，使其可以高效、准确地完成复杂义务。这一体系涵盖了以下几个关键组成部分和主流技术方案：

（1）指令与系统提示词（Instructions / System Prompts）： 这是上下文工程的基础和终点，定义了模型在特定运用场景下的全体行为形式和约束。系统提示词通常包含：

角色设定： 为模型赋予特定的身份（如“你是一个专业的法律顾问”），引导其        以符合该身份的方式停止回应。

行为准绳： 规定模型的输入风格、语气、安全限制等（如“保持客观中立，避免成见”）。

输入格式要求： 明白指定模型输入的结构（如 JSON、Markdown 列表），便于后续程序化处理。

大指示例（Few-shot Examples）： 提供高质量的输入-输入对作为模型学习的范例，协助模型了解义务形式和希冀的呼应格式。 高质量的系统提示词可以分明提升模型在特定义务上的表现分歧性和准确性，是构建牢靠 AI 运用的第一步。

（2）用户提示词（User Prompts）： 这是用户直接向模型提出的即时义务或成绩。上下文工程需求确保用户提示词可以与系统提示词、记忆、工具等其他上下文信息无缝结合，构成一个残缺且连接的输入流。这意味着系统需求智能地将用户输入嵌入到更宏大的上下文框架中，而非简单地拼接。

（3）短期记忆与对话历史（Short-term Memory / Chat History）： 为了完成多轮对话的连接性，模型需求“记住”当前对话的上下文。这通常经过将用户和模型的历史对话内容（包括之前的发问和回答）作为当前输入的一部分来完成。有效的短期记忆管理可以使对话更自然、流利，避免模型反复发问或遗漏关键背景信息。常见的策略包括：

滑动窗口： 仅保留最近 N 轮对话，超出部分停止截断。

摘要（Summarization）： 对历史对话停止摘要，保留核心信息，减少 Token 耗费。

基于重要性的挑选： 根据对话内容的重要性，动态选择保留哪些历史信息。

（4）长期记忆（Long-term Memory）： 短期记忆的局限性在于无法跨越会话或长工夫保留信息。为了让模型具有更持久的“记忆”和个性化才能，长期记忆机制被引入。这包括存储用户偏好、历史项目摘要、特定理想、个人材料等。长期记忆通常经过以下方式完成：

向量数据库（Vector Databases）： 将文本信息转换为向量嵌入，存储在向量数据库中，经过语义相似度停止高效检索。

知识图谱（Knowledge Graphs）： 以结构化的方式存储实体和它们之间的关系，提供更准确的知识检索和推理才能。

外部数据库： 直接从关系型数据库或 NoSQL 数据库中获取结构化数据。 长期记忆使得模型可以提供更个性化、更符合用户习气的服务，并避免反复讯问已知信息。

（5）检索加强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：它允许 LLMs 在生成回答时，从外部的知识源（如企业外部文档、实时旧事、专业数据库、网页内容）中检索相关信息，并将其作为生成回答的根据。这处理了 LLMs 知识时效性不足、容易产生“幻觉”以及缺乏范畴专业知识的成绩，分明提升了模型回答的准确性、牢靠性和威望性。RAG 的完成触及复杂的流程，包括：

文档分块（Chunking）： 将大型文档分割成合适检索的小块。

嵌入（Embedding）： 将文本块转换为向量表示。

向量搜索（Vector Search）： 根据用户查询的嵌入，在向量数据库中检索最相似的文本块。

重排序（Re-ranking）： 对检索结果停止二次排序，确保相关性。

上下文注入： 将检索到的信息注入到LLM的输入提示中。

（6）工具调用（Tool Usage / Function Calling）： LLMs 经过调用外部工具来扩展其才能，执行特定义务或获取实时信息，从而超越其纯文本生成的才能。这些工具可以是：

API 接口： 如天气查询 API、股票行情 API、日历管理 API 等。

代码解释器： 用于执行代码、停止复杂计算或数据分析。

数据库查询： 执行 SQL 查询获取结构化数据。

网页阅读： 访问网页获取实时信息。 上下文工程需求管理可用工具的定义（包括工具的功能、输入参数和预期输入），智能地选择合适的工具，传递正确的参数，并将工具的执行结果反馈给模型，构成一个残缺的工具链和执行闭环。这使得 LLMs 可以与外部世界停止更深层次的交互。

（7）结构化输入（Structured Output）： 为了方便下游系统对 LLMs 输入的程序化处理，上下文工程通常会明白定义模型输入的格式。例如，要求模型以 JSON、XML、YAML 或特定的 Markdown 格式输入。这确保了模型输入的可解析性和可用性，是构建复杂 AI 运用的重要组成部分，尤其是在自动化工作流和系统集成中。

（8）上下文管理策略： 除了上述组成部分，上下文工程还包括一系列精妙的管理策略，以应对 LLMs 的固有局限性（如上下文窗口限制）和复杂义务的需求：

写入上下文（Write Context）： 指的是将信息保存到上下文窗口之外，但仍能被 Agent 随时取用。典型的运用是“草稿板”（Scratchpads），Agent 可以在执行义务时期将中间思索过程、计划或暂时数据记录上去，以确保上下文的持久化，避免因上下文窗口截 断而丢失关键信息。这相似于人类在处理成绩时做笔记。

挑选上下文（Select Context）： 旨在根据当前义务的需求，动态地从海量信息中选择最相关的部分拉入模型输入，避免有关信息对模型形成干扰或添加 Token 耗费。这对于长期记忆（如挑选出与当前义务相关的少样本示例、程序性指令或理想）和工具选择（如只检索与义务最相关的工具描画）尤为重要，通常结合嵌入技术或知识图谱停止高效检索和重排序。

紧缩上下文（Compressing Context）： 针对 LLMs 有限的上下文窗口长度（Token 限制），经过各种技术手腕，仅保留执行义务所必需的 Token。这包括：

上下文摘要（Context Summarization）： 应用 LLM 本身或其他模型对长篇对话历史、工具调用结果或检索到的文档停止摘要，提炼核心信息。例如，Claude Code 在上下文窗口接近下限时会自动紧缩对话轨迹。

上下文修剪（Context Trimming）： 经过硬编码的启示式规则或专门训练的模型，过滤或“裁剪”掉不重要的信息，例如删除较早的音讯或不相关的段落。

隔离上下文（Isolating Context）： 指的是经过拆分上下文来辅助 Agent 完成义务，完成“关注点分离”（职责拆分）。这次要体如今：

多 Agent 系统（Multi-agent Systems）： 将复杂义务分解为多个子义务，每个子义务由一个独立的 Agent 担任，每个 Agent 拥有本人的特定工具、指令和上下文窗口。这使得每个 Agent 可以专注于更小的、更专业的上下文，从而提高全体处理效率和准确性。

应用环境隔离上下文（Context Isolation with Environments）： 例如，经过沙盒环境运转代码或执行工具调用，将这些操作的上下文与 LLM 的主上下文隔分开来。只要工具的最终结果或相关形态才会被反馈给 LLM，从而有效管理和隔离了大量中间过程的 Token 耗费。

这些技术的综合运用，使得 LLMs 不再是孤立的文本生成器，而是可以与外部世界停止深度交互、持续学习和自我顺应的智能系统。上下文工程是构建下一代 AI 运用，特别是智能 Agent 的核心基石。

2. 运用现状：从被动助手到自动智能 Agent

上下文工程的飞速发展，极大地拓宽了大型言语模型（LLMs）的运用边界，使其从最后的被动问答助手，逐渐演化为可以自主规划、执行复杂义务的自动智能代理（AI Agent）。这种转变正在深入影响着多个行业和范畴：

（1）智能客服与虚拟助手： 在客户服务范畴，LLMs 结合上下文工程可以提供史无前例的个性化和高效服务。经过长期记忆存储用户的历史交互记录、偏好设置和个人材料，虚拟助手可以了解用户的深层需求，提供定制化的处理方案。结合 RAG 技术，它们可以从海量的企业知识库、产品手册和 FAQ 中疾速检索准确信息，回答专业性成绩。同时，经过工具调用，虚拟助手可以直接执行操作，如查询订单形态、修正预订、处理退换货等，从而完成从信息提供到成绩处理的全流程服务，分明提升客户称心度和运营效率。

（2）代码生成与辅助编程： 编码 Agent 是上下文工程最成功的运用范例之一。它们可以深化了解开发者的意图，经过 RAG 检索相关的代码库、API 文档、最佳实际和历史项目阅历。应用草稿板记录开发计划和中间步骤，并经过工具调用（如代码解释器、调试器、版本控制系统）停止代码生成、测试、重构和错误诊断。例如，Cursor 和 Windsurf 等工具经过管理代码上下文、文件结构和用户编码习气，为开发者提供智能的代码补全、实时错误提示和自动化重构建议，极大地提升了开发效率和代码质量。或者应用 LangChain Agent 调用本地 REPL、Git 操作工具，完成文件级别的上下文管理。

（3）内容创作与营销： 在内容创作和数字营销范畴，上下文工程使得 LLMs 可以生成更具针对性、更吸引目的受众的内容。经过提供详细的品牌指南、目的受众画像、市场趋向数据、历史营销活动效果以及竞争对手分析等上下文信息，模型可以生成符合品牌调性、具有高度原创性和市场吸引力的文案、文章、社交媒体内容、广告语甚至短视频脚本。这种才能不只提高了内容消费效率，也使得营销内容更具策略性和有效性。

（4）金融分析与决策支持： 金融范畴的 AI Agent 可以处理海量且实时性要求极高的数据。它们应用 RAG 技术从全球旧事、市场报告、公司财报、经济目的等多元数据源中检索最新信息。结合工具调用，Agent 可以执行复杂的金融模型计算、数据可视化、风险评价和投资组合优化。经过长期记忆存储历史买卖数据的合规审计数据和分析师的专业知识，为金融专业人士提供精准的决策支持，辅助停止市场预测、风险管理和投资策略制定。

（5）教育与个性化学习： 个性化学习平台是上下文工程的另一个重要运用方向。AI Agent 可以作为智能导师，经过长期记忆记录先生的学习进度、知识掌握状况、学习风格和偏好。结合 RAG 技术，它们可以根据先生的详细成绩和学习阶段，提供定制化的教学材料、解释、习题和反馈。经过工具调用，Agent 可以模拟实验、停止互动式练习，甚至根据先生的表现动态调整学习途径，从而完成更高效、更具吸引力的个性化学习体验。

局限性：

虽然上下文工程获得了令人注目的成就，但其在实践运用中仍面临诸多应战和局限性，这些成绩也构成了将来研讨和发展的重点：

成本与效率的权衡： 复杂的上下文管理流程，针对冷启动场景，提早预热或缓存中间结果，特别是触及大规模 RAG、多 Agent 协同和长上下文处理时，会分明添加计算资源耗费（如 GPU 算力、内存）和 Token 运用量，导致运转成本急剧上升，同时能够延伸呼应工夫，影响用户体验。如何在上下文的丰富性与系统的经济性、实时性之间找到最佳平衡点，是一个持续的应战。

上下文窗口的物理限制： 虽然 LLMs 的上下文窗口长度在不断扩展，但其物理限制依然存在。如何高效地紧缩、摘要和挑选信息，确保在有限的窗口内承载尽能够多的关键信息而不丢失语义，是技术上的难点。过度紧缩能够导致信息丢失，而不足的紧缩则会迅速耗尽上下文。

信息挑选与相关性判别的应战： 确保模型可以准确地从海量信息中挑选出与当前义务最相关、最有用的上下文至关重要。不准确的挑选能够导致模型“分心”，引入噪声，甚至生成不准确或误导性的回答。例如，Simon Willison 曾分享过 ChatGPT 在记忆检索中出错的案例，模型不测地将不相关的个人地位信息注入到用户央求的图片中，这凸显了相关性判别的复杂性。

多模态上下文处理的复杂性： 随着多模态 LLMs 的兴起，如何有效地整合和管理来自不同模态（文本、图像、音频、视频、传感器数据等）的上下文信息，并确保它们之间的语义分歧性和协同作用，是一个全新的、极具应战性的研讨方向。这需求跨模态的特征提取、对齐和交融技术。

安全与隐私保护的严峻应战： 上下文工程触及处理大量的用户数据、敏感信息和外部知识。这带来了数据安全、隐私泄露以及模型成见和有害内容生成的风险。如何在应用上下文提升模型才能的同时，严厉遵守数据隐私法规（如 GDPR、CCPA），并确保模型输入的公平性、有害性，是上下文工程必须面对的伦理和技术难题。

可解释性与可控性的不足： 复杂的上下文管理系统，特别是多 Agent 协同和动态信        息流，使得模型的决策过程变得愈加不透明。这导致难以解释模型为何给出特定回答，也难以对其行为停止精细化控制。对于需求高牢靠性、高透明度的运用场景（如医疗诊断、金融买卖、法律咨询），这构成了严重的妨碍。

系统统复杂性与开发维护成本： 构建一个高效、鲁棒的上下文工程系统触及多个模块（RAG、记忆管理、工具调用、Agent 协调、评价等）的集成与优化，其架构设计复杂，开发周期长，维护成本高。当系统出现成绩时，诊断是由于提示词、上下文信息、工具调用还是模型本身形成的，变得异常困难，缺乏一致的评价标准和调试工具。

这些成绩共同构成了上下文工程进一步发展和普及的瓶颈，也明晰地指明了将来研讨和创新的重点方向。

04

将来展望

1. 发展趋向：迈向更智能、更自主的 AI Agent

上下文工程作为驱动大型言语模型向更高级智能演进的核心技术，其将来发展将围绕以下几个关键趋向展开，旨在构建愈加智能、自主、牢靠且普惠的 AI Agent 系统：

（1）更深层次的上下文感知与动态自顺应管理： 将来的上下文工程将超越当前基于规则或预设策略的形式，完成真正意义上的“上下文感知”。这意味着 AI Agent 将可以自主判别当前义务的复杂性、范畴特性和用户意图，并据此动态地调整上下文的检索、挑选、紧缩和整合策略。例如，在处理法律咨询时，系统会自动加载法律条文和判例；在停止创意写作时，则会侧重于风格和情感的上下文。这种自顺应才能将使 Agent 在各种复杂场景下表现出更高的灵敏性和鲁棒性。

（2）多模态上下文的无缝深度交融： 随着多模态大模型的疾速发展，文本、图像、音频、视频、甚至触觉和传感器数据等多种模态的上下文信息可探求更深层次、更无缝的交融。将来的上下文工程将不只可以处理单一模态的信息，更将可以了解和应用跨模态的语义关联和互补性。例如，经过分析视频中的肢体言语和语音语调来补充文本对话的情感信息，或根据用户提供的图片自动生成相关描画并停止后续交互。这将使得 AI Agent 可以更片面地感知世界，提供更丰富、更自然的交互体验。

（3）分布式或多 Agent 上下文协同： 多 Agent 系统将成为构建复杂 AI 运用的主流范式。将来的上下文工程将愈加关注如何优化不同 Agent 之间的协同机制，完成高效的信息共享和义务分工。每个 Agent 能够拥有其专属的、隔离的上下文，但同时又可以经过智能的通讯协议和共享记忆机制，在需求时停止上下文的传递和整合。这种分布式上下文管理将有助于处理单一 Agent 上下文窗口限制的成绩，并提升全体系统的可扩展性和并行处理才能。

（4）自主学习与自我优化的上下文管理： 上下文工程将融入更先进的自主学习和自我优化机制。AI Agent 需结合模拟环境或离线日志停止预训练，从每一次交互、每一次义务执行中学习，自动调整和优化其上下文管理策略。例如，经过强化学习，Agent 可以学习在何种状况下检索外部知识最有效，或者如何更高效地紧缩历史对话。这种自我迭代和优化才能将分明减少人工干涉，提升系统的长期功能和顺应性。

（5）可解释性、可控性与透明度的片面提升： 为了满足高牢靠性、高风险运用场景的需求，将来的上下文工程将努力于提升系统的可解释性、可控性和透明度。研讨将探求如何可视化上下文的活动途径、模型对不同上下文信息的权重分配，以及其决策过程中的关键推理步骤。同时，将提供更精细、更直观的控制接口，允许开发者和用户对上下文管理停止干涉、修正和调试，从而加强用户对 AI Agent 的信任和决计。

（6）边缘计算与隐私保护的深度交融： 随着 AI 运用向边缘设备（如智能手机、物联网设备）的扩展，如何在资源受限的环境下高效管理上下文，以及如何在本地停止敏感数据的处理以最大程度地保护用户隐私，将成为重要的研讨方向。联邦学习、差分隐私、安全多方计算等隐私加强技术将与上下文工程深度交融，确保 AI 在提供智能服务的同时，严厉遵守数据隐私和安全法规。

（7）朝向高度模块化、范畴有关的 Agent 框架演进： 最终目的是构建可以处理各种范畴、各种义务的通用 AI Agent，并为此开发普适性的上下文管理框架。这个框架将具有高度的笼统性和灵敏性，可以顺应不同行业、不同运用场景的上下文需求，完成 AI 才能的广泛赋能，推进通用人工智能（AGI）的完成。

2. 潜在处理方案：技术创新与范式转变

为了应对当前上下文工程面临的应战并完成上述将来发展趋向，以下潜在处理方案和技术创新将发挥关键作用：

（1）更高效的上下文表示与紧缩算法：

语义紧缩： 开发基于语义了解的紧缩算法，而非简单的Token截断或字符级摘要。例如，应用图表示学习提升知识图谱摘要与检索精度，捕捉实体和关系间的深层语义，从而在有限的上下文窗口内承载更多高价值信息。

稀疏留意力机制与长上下文模型： 进一步优化 Transformer 架构中的留意力机制，使其可以更高效地处理超长上下文，例如经过稀疏留意力、线性留意力或分层留意力等技术，降低计算复杂度。

RAG 工程技术优化迭代： 持续改进 RAG 技术，包括更智能的文档分块策略、更精准的向量嵌入模型、更高效的向量检索算法（如混合检索、多模态检索），以及更精细的重排序机制，确保检索到的上下文既相关又简约。

（2）自顺应 RAG 与多源信息交融：

动态检索策略： 开发可以根据用户查询的复杂性、范畴特性和实时性要求，动态选择最佳检索源（外部知识库、外部数据库、实时网络搜索、API 调用）和检索深度的 RAG 系统。例如，对于简单成绩直接从缓存获取，对于复杂成绩则停止多跳检索。

信息交融与冲突处理： 研讨如何有效交融来自多个异构信息源的数据，并处理信息冲突和冗余成绩。这能够触及置信度评价、信息溯源和多模态信息对齐技术。

（3）强化学习与元学习在上下文管理中的运用：

策略学习： 应用强化学习（RL）让 AI Agent 经过与环境的交互和试错，自主学习最优的上下文管理策略，例如在何时停止记忆更新、何时调用工具、如何平衡信息量与 Token 耗费等。这使得 Agent 可以根据实践义务反馈停止自我优化。

元学习（Meta-learning）： 协助模型“学会学习”上下文管理，使其可以疾速顺应新的义务和范畴，而无需从头末尾训练。例如，经过元学习，Agent 可以疾速掌握在新范畴中如何构建有效的知识图谱或如何设计 RAG 的检索流程。

（4）基于知识图谱的上下文构建与推理：

知识图谱与 LLM 的深度交融： 将知识图谱（KG）作为 LLM 的外部结构化记忆，经过 KG 提供准确的实体、关系和事情信息，辅助 LLM 停止更准确的了解和推理。例如，经过 KG 推理来补充 LLM 缺失的常识知识，或经过 KG 途径来引导 LLM 停止多步逻辑推理。

自动化知识抽取与图谱构建： 开发更高效的自动化工具，从非结构化文本中抽取知识并构建或更新知识图谱，从而为 LLM 提供持续更新的、高质量的结构化上下文。

（5）模块化、可插拔与可配置的 Agent 架构：

标准化接口： 设计一套标准化的接口和协议，使得不同的上下文管理模块（如记忆模块、RAG 模块、工具调用模块）可以像乐高积木一样灵敏组合和交换，降低开发复杂性。

低代码/无代码平台： 发展低代码/无代码平台，让非专业开发者也能经过拖拽、配置等方式，疾速构建和部署复杂的 AI Agent，完成上下文工程的民主化。

（6）人机协作的上下文优化与交互式调试：

可视化工具： 开发直观的可视化工具，展现上下文的活动、Agent 的决策过程以及不同上下文信息对输入的影响，加强系统的透明度。

交互式干涉： 提供灵敏的用户界面，允许人类专家在 Agent 运转过程中对上下文停止实时干涉和修正，例如调整 RAG 的检索范围、编辑 Agent 的记忆或纠正其工具调用策略，从而完成更高效的人机协作和调试。

（7）安全与隐私加强技术在上下文工程中的集成：

差分隐私与联邦学习： 将差分隐私（Differential Privacy）和联邦学习（Federated Learning）等技术集成到上下文管理中，确保在应用用户数据停止个性化服务的同时，最大程度地保护用户隐私。

成见检测与缓解： 开发更先进的算法，自动检测和缓解上下文信息中能够存在的成见，确保模型输入的公平性和有害性。

可信 AI 框架： 构建端到端的可信AI框架，涵盖数据管理、模型安全、隐私保护和伦理审查，确保上下文工程的担任任发展。

3. 行业影响：重塑 AI 运用开发与人机交互

上下文工程的成熟与普及，将对人工智能行业产生革命性的影响，其影响范围将远超技术本身，触及产业结构、商业形式乃至社会伦理的深层变革：

（1）AI 运用开发范式的根本性转变：

从“模型为中心”到“Agent 为中心”： 传统的 AI 开发更多关注单一模型的功能优化，而上下文工程的兴起，将开发重心彻底转向构建可以自主完成复杂义务的智能 Agent。这意味着开发者需求从系统层面思索，如何集成和协调 RAG、记忆、工具调用等多个模块，而不只仅是训练一个更好的模型。

工程化与平台化： 复杂的上下文管理需求将推进 AI 开发向更工程化、平台化的方向发展。将来将涌现出更多专注于 Agent 架构、上下文管理、工具集成、评价与部署的专业开发工具和平台，降低 AI Agent 的开发门槛，加速创新。

（2）人机交互形式的革命性晋级：

更自然、更个性化的交互： AI Agent 将可以提供史无前例的自然、流利和个性化的人机交互体验。用户无需再学习复杂的提示词技巧，Agent 将可以自动了解用户的深层意图，并应用丰富的上下文提供精准、定制化的服务。这种交互将更接近于与智能人类助手的对话，而非简单的指令输入。

多模态交互的普及： 随着多模态上下文交融技术的成熟，人机交互将不再局限于文本，而是扩展到语音、图像、视频、手势等多种模态，使得交互愈加直观、高效和沉浸式。

（3）数据价值的重新定义与重估： 上下文工程对外部知识和记忆的深度依赖，将使得高质量、结构化、实时更新的数据变得史无前例的重要。企业将愈加注重数据的搜集、清洗、标注、管理和管理，由于数据将直接决议 AI Agent 的智能程度和运用效果。这将催生新的数据服务和数据生态系统，释放数据的潜在价值。

05

结论

回顾从提示词工程到上下文工程的演进历程，我们明晰地看到大型言语模型（LLMs）从“指令执行器”向“智能 Agent”的深入转变。最后，提示词工程经过精心设计的单一指令，极大地提升了 LLMs 的即时呼应才能和义务完成精度。但是，随着 AI 运用场景的日益复杂化和对自主智能的需求增长，单一提示词的局限性逐渐显现。正是在这一背景下，上下文工程应运而生，它超越了简单的指令范畴，构建了一个动态、多维度、系统化的信息管理体系。这一体系涵盖了指令、短期与长期记忆、检索加强生成（RAG）、工具调用以及结构化输入等多个关键组成部分，使得 LLMs 可以了解并应用更广泛的背景知识、历史信息和外部工具，从而完成更复杂、更自主、更接近人类智能的义务执行。

上下文工程将朝着更智能的策略择优演进与动态自顺应管理、多模态上下文的无缝深度交融、Agent 系统的协同智能与分布式上下文、以及自主学习与自我优化的方向发展。上下文工程不只是大型言语模型技术演进的必然趋向，更是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。
参考文献：

Zhou et al. (2022)，《Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers》
链接：https://arxiv.org/abs/2209.14958

Liu et al. (2024)，《Integrating Chemistry Knowledge into Prompts》
链接：https://arxiv.org/abs/2402.06664

Wang et al. (2024)，《Do Advanced LLMs Eliminate Need for Prompt Engineering?》
链接：https://arxiv.org/abs/2403.11290（注：同上，能够婚配）

Gu & Liang et al. (2025)，ACL 工业论文《Boosting Decision-Making Ability of LLMs with Speculative Reward Model》
链接：https://arxiv.org/abs/2405.08765

Tuana Çelik & Logan Markewich (2025)，ACL + LlamaIndex，《Context Engineering Modular Framework》
链接：https://llamaindex.ai

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