LLM 刚开始火热的时候，有个词非常热门，叫做提示词工程 ，甚至有各种网文声称市面上可能会招聘大量的提示词工程师，当初在一些招聘网站上倒是也的确能搜索到这样的岗位。但随着大模型技术的发展和应用复杂度的激增，单独依赖写一句好的提示词已经不能满足工业级的生产场景。一个新的概念产生了，叫做 Context Engineering(上下文工程) 。
这个概念据说最早是 Shopify 的 CEO, Tobi Lutke 在 X 上提出，此后 Andrej Karpathy 也表示支持，认为相比 提示词工程 ， 上下文工程 这个说法更贴切。上下文工程是一门微妙的艺术和科学，它为上下文窗口填充下一步所需的正确信息。
本周看到一篇论文，叫做 "A Survey of Context Engineering for Large Language Models" ，是一篇关于上下文工程的综述性的文章，基于这篇论文，我们一起学习一下上下文工程这个新的概念。
什么是上下文工程？
"上下文工程"是指为大语言模型设计和构建一整套动态的信息生态 ，让模型在推理时能够获取充分且相关的上下文，以更可靠地完成任务。似乎逐渐在成为一个正式的方法论领域，它超越了简单的提示设计 ，涵盖了为 LLM 系统优化信息载荷 的各类技术和策略 。上下文不再被视为单一的静态提示字符串，而是被重构为由多种成分动态组合而成的结构化信息集。
公式化地来解释，如果传统提示工程将上下文 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> C C </math>C 简单视作 prompt，那么上下文工程将 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> C C </math>C 表示为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> A ( c 1 , c 2 , ... , c n ) A(c_1, c_2, \ldots, c_n) </math>A(c1,c2,...,cn)，即通过一个高层装配函数 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> A A </math>A 将若干信息组件 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> c i c_i </math>ci 编排组合而成 。这些组件可以包括：系统指令、用户查询、外部知识、可用工具描述、对话记忆、全局状态等 。上下文工程的目标在于优化 这些上下文生成函数集合 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> F = A , R e t r i e v e , S e l e c t , ... F={A,\ Retrieve,\ Select,\ ...} </math>F=A, Retrieve, Select, ...，使得模型在给定上下文下产生的输出质量期望最高 。
上下文工厂与传统提示词工程相比有着本质区别，我们可以从多个维度进行对比：
- 组成方式：提示词工程将模型上下文视为静态字符串，而上下文工程将上下文视为多个片段动态组装的结果 。后者更像是搭建一个信息"场景"，而非只撰写一句提示。
- 优化目标：提示词工程通常靠手工调试提示来最大化某次输出的效果；上下文工程则追求系统性优化，通过设计检索、过滤、格式化等函数整体提升模型对一类任务的性能 。
- 信息含量：提示词的内容是固定的且往往简短，无法增添额外知识；上下文工程则强调在模型上下文长度限制内最大化任务相关的信息量。这意味着可以动态引入实时数据、知识库内容等。
- 状态和记忆 ：传统提示通常假定模型无状态（每次交互独立）；上下文工程则天生支持有状态交互，引入短期对话历史和长期用户/环境状态等，使模型具有记忆和场景感知能力 。
- 扩展性 ：当任务变复杂或提示变长时，纯粹靠手工提示会变得脆弱且难以维护；相比之下，上下文工程通过模块化组合和分层组织来管理复杂性，具有更好的可扩展性 。
- 开发与调试：提示词工程更多靠反复试错来打磨提示；上下文工程则提供了细粒度的评估与调优手段------我们可以分别分析和改进检索、过滤、摘要等各个环节，从而系统性地提高效果 。
概括来说，Prompt Engineering 更偏"术 "------讲究技巧和窍门；而 Context Engineering 则趋于"道 "------讲究原理和系统方法 。上下文工程将开发者的关注点从编写巧妙提示 转移到打造高质量信息环境，本质上是一门关于信息配置和流水线优化的科学。
上下文工程的核心组件
我们可以将上下文工厂分解为三个基础组成部分：上下文的获取与生成 、上下文的处理 和上下文的管理 。它们分别回答了三个关键问题："获取什么内容作为上下文？" 、"如何加工长上下文或复杂信息？"以及"如何存储、压缩和优化上下文？" 以下我们分别介绍这三部分。
上下文检索与生成（Context Retrieval and Generation）
"上下文检索与生成"侧重于为模型搜集和构建合适的上下文内容 。一方面，它包括传统的Prompt Engineering 技巧，即基于任务需求生成适当的提示 或示例作为上下文的一部分 。例如，为了引导模型逐步推理，可以在提示中加入"让我们一步步思考"等指令，或提供示范性的问答对。这实际上也是一种上下文生成（Context Generation）：通过巧妙措辞让模型朝着正确方向思考。
另一方面，更重要的是外部知识的获取（External Knowledge Retrieval） 。因为LLM的预训练知识是固定的，我们经常需要从外部检索新信息来增强模型的上下文。例如，通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 的方法，在模型回答问题前，从文档库或数据库中找出相关资料插入上下文 。这样模型的回答就有据可依，大幅减少了胡乱编造的概率。上下文检索可以使用关键词搜索、向量匹配（embedding 检索）等技术，将最新的知识"喂给"模型。
此外，本组件还涉及动态上下文拼装（Dynamic Context Assembly） 。在复杂场景下，相关信息可能散落于不同来源（如多份文件、多轮对话）。上下文工程需要编写逻辑动态地挑选和组装这些碎片信息。例如，一个智能助手可能需要同时获取用户档案、当前对话记录、知识库文章，然后综合整理成当前轮次的上下文。这种动态组装通常由程序或代理自动完成，相当于构建了一个"上下文工厂管道"将原料（原始信息）加工成成品（输入给模型的上下文）。
上下文处理（Context Processing）
"上下文处理"关注对已获取的上下文信息进行加工、变换和优化 。当上下文很长或信息结构复杂时，直接塞给模型可能效率低下甚至无法处理，此时需要在输入模型前进行预处理。
一个核心议题是长上下文的处理（Long Context Processing） 。传统 Transformer 模型对序列长度十分敏感，长文档会带来计算和内存的双重挑战。为此，研究者提出了各种长文本处理技术，如高效注意力机制（例如 FlashAttention ）、分块处理与滑动窗口、递归总结等。这些方法可以在不超出模型上下文窗口限制的情况下，让模型处理百万级别长度的内容 。举例来说，我们可以把一本书分章摘要，然后把摘要再摘要，逐级压缩成模型能消化的长度，同时尽量保留关键信息。
其次是上下文的自我优化与适应（Contextual Self-Refinement and Adaptation） 。这指的是利用模型自身的能力来改进上下文。例如，使用模型生成问题的分步解析或中间结论插入上下文，让模型在回答最终问题前先"反思" 。类似地，自我纠错 也是一种处理方式：模型先给出初步回答，然后根据反馈（可能由另一个模型或规则产生）修改自己的答案作为新上下文的一部分，从而逐步逼近正确结果。这种 self-refinement 策略已被证明可以提升复杂推理任务的准确性 。
再次，多模态上下文（Multimodal Context） 处理也是一大挑战。当任务涉及图像、音频、视频等非文本信息时，需要将这些不同模态的数据编码成模型可理解的形式，并与文本上下文融合。例如图像问答场景下，可以将图片经视觉编码模型提取要点，用文字描述后附加在文本提示中提供给LLM 。又或者引入语音识别和合成模块，让语音对话转成文字供模型理解。上下文工程关注如何统一处理多模态信息并让模型结合它们进行推理 。当前，多模态大模型（如 GPT-4V 等）的出现正是朝着让模型直接处理多模态上下文迈进了一步 。
最后，结构化和关联信息的整合（Relational and Structured Context） 也是上下文处理的重要方面。这包括利用知识图谱、表格、数据库等结构化数据来增强上下文。举例来说，在医疗问答中，与其给模型一大段杂乱的病例文本，不如提取出关键的结构化指标（如血压、化验结果）形成清单，让模型更容易吸收要点 。再如，引入关系图谱 可帮助模型理解实体间关系------这对复杂问答和推理很有帮助。在上下文工程中，我们可能需要编写代码将结构化信息转换为易读的文本描述，或者直接以表格JSON等格式要求模型输出，使其更严格地遵循结构。总之，让模型看到经过整理的、有逻辑关系的数据，远胜于让它面对一堆杂乱无章的原始素材 。
上下文管理（Context Management）
"上下文管理"关注的是对上下文进行高效的存储、记忆和优化 。随着交互进行，模型累积的上下文会越来越庞大，如何在有限窗口内保留关键信息、丢弃无用信息，并在需要时快速提取，这是上下文管理要解决的问题。
首先是面对硬约束 时的取舍 。LLM 有最大 token 长度限制，而且上下文越长，调用成本和延迟也越高。因此上下文管理的基本任务是在上下文窗口限制内做到信息价值最大化 。这可能意味着在每轮对话后，压缩或总结先前内容，将详细信息缩减成要点，再放入后续上下文。这类上下文压缩（Context Compression） 技术非常常用 。例如，多轮对话系统会把较早的对话摘要为一句话"记忆"，或者在每次回复后即时总结用户提供的大段文本，使得后续调用只需要参考精华部分 。当然，压缩要把握度，如果信息过少模型理解不了，过多又浪费窗口且可能引入噪音。因此这是一个需要平衡的优化问题 。
其次是记忆体系和存储架构（Memory Hierarchies and Storage Architectures） 。一个健壮的上下文管理机制通常设计有层次化的记忆 ：例如，把最近几轮对话直接放入短期上下文（工作记忆），把更久远的重要内容存入长期记忆（可以是向量数据库、文件等），随用随取 。这种层次结构类似计算机内存的缓存设计：近期活跃的信息快速存取，而历史信息则归档备查。当需要时，通过检索组件在长期记忆中找到相关内容再填充回来。这种外部持久存储 （如数据库、知识库）扩展了模型的上下文长度，相当于构建了模型的"外部大脑"。例如，一些对话代理会将每次交互摘要存入数据库，并标注主题标签。下次对话遇到相关主题时，再从数据库取出先前摘要提供给模型，从而实现跨会话的持续记忆。
然后，上下文优化（Optimization）也包含利用各种技术提升上下文的有效性 。这可以包括重排序 （把重要的内容放在上下文靠后位置，因为模型对尾部信息往往更重视）、格式优化 （例如将知识改写为模型容易理解的问答形式）、噪音过滤 （剔除上下文中无关部分）等等 。还有一些高级技巧，比如针对模型的注意力机制模式，调整上下文排布以契合模型"偏好"，或者利用提示链先让模型生成一些辅助信息存入隐藏变量，再在正式提示时作为额外上下文引用。这些都属于上下文管理范畴，目的是让有限的上下文容量发挥出最大的效用。
最后值得一提的，是上下文管理的应用场景 。在对话智能体中，做好上下文管理意味着模型能"记住"用户先前提过的偏好、不再重复询问已知信息，从而提供连贯的多轮服务。在工具调用场景，良好的上下文管理可通过状态变量跟踪已调用工具的结果，让模型避免重复调用或使用过期信息。在多人会话或多代理系统中，则需要管理各方的上下文视野，决定哪些信息对谁可见、如何在Agents之间共享。由此可见，上下文管理是构建复杂 Memory System 和 Agent System 的基础，其效果直接决定了模型交互的连贯性和智能水平 。
上下文工程的典型系统实现
在实际工程中，上述基础组件通常会集成到完整的系统架构 中，从而打造出功能强大的智能应用。当前比较典型的上下文工程系统实现主要有以下几类 ：检索增强生成（RAG） 、记忆系统 、工具增强推理 和多智能体系统 。它们各自侧重于不同的应用场景，但都利用了上下文工程的理念，将相关信息/工具动态注入模型上下文来提升性能。下面我们分别介绍它们的特点。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
检索增强生成 是一种将外部知识检索 融入到模型生成过程的架构 。简单说，RAG 模型在回答用户请求时，会先根据请求内容从知识库中检索 相关资料，将这些资料和原始提问一起提供给 LLM，然后由 LLM 生成结合了这些资料的回答 。这样模型的知识不再局限于训练参数中固有的内容，还可以动态访问 最新的、领域专门的信息 。RAG 框架通常包含两个核心模块：检索器（如向量数据库或搜索引擎）和生成器（LLM）。它们桥接了模型参数化知识 与非参数化知识之间的鸿沟 。
典型的 RAG 实现会先对外部文档进行向量索引，将用户问题转换为向量查询检索最相关的段落，然后把这些段落附加在提示中供 LLM 参考。这样一来，LLM 的回答既有强大的语言生成能力，又以检索内容为依据，因而更加准确可信 。综述指出，RAG 技术让模型能够访问最新的领域信息，例如通过查询实时的数据库或知识图谱，从而超越了模型静态训练数据的限制 。近年来，RAG 体系本身也在演进，例如：出现了模块化 RAG （将检索和生成分成可独立优化的子模块链路） 、Agent式 RAG （在检索-生成循环中引入智能代理进行多步推理和行动） ，以及图增强 RAG （利用知识图谱改善检索的语义准确性）等 。这些变体使 RAG 更加灵活强大。例如，Graph-RAG 通过图数据库获取实体关系，使得回答更加全面连贯 。可以说，RAG 是上下文工程的一个重要里程碑，它开创了让模型与外部世界知识实时连接的范式 。
记忆系统（Memory Systems）
记忆系统 致力于让模型拥有持续的、跨会话的记忆能力 。它通过引入外部或内部的记忆模块，使模型可以"记住"过去的信息，并在需要时将其作为上下文提供给模型 。传统的 LLM 在完成一次回答后状态即清空，无法自行记忆先前对话或交互。而一个上下文工程良好的记忆系统，则会持久存储 与用户交互或任务相关的内容，并在后续交互中检索召回 ，形成一种长短期记忆结合的机制 。
例如，在对话助手中，记忆系统可以存储用户在过去聊天中透露的偏好、背景信息。当用户下次再来提问时，系统会自动提取这些历史要点作为上下文提供给模型，从而实现个性化的回复。这类似人类的长时记忆：虽然模型本身没有持久记忆，但通过上下文工程，我们人为地构建了一个外部记忆来模拟连续性 。又比如，在多轮推理任务中，记忆模块可以累积中间推理结果或决策，并在后续步骤参考，避免模型每一步都从零开始想。
实现记忆系统的方式多种多样：可以是一个简单的缓存 （存储最近对话全文）、一个数据库 （存储结构化的交互摘要和知识）、或一个向量索引 （将往事向量化以语义检索）。还有研究探索专用的记忆网络、循环结构等与LLM结合 。不管形式如何，其共同点是在上下文工程框架下，引入了跨调用的状态 。综述指出，Memory Systems 是为了实现持久交互 而设计的，通过复杂的记忆架构赋能模型"长谈"能力 。它体现了上下文管理与检索在系统级的结合：既需要管理 历史信息（何时总结、丢弃），又需要检索 相关记忆（遇到相关话题时提取出来）。良好的记忆系统大大提升用户体验------模型不再反复询问背景，能够上下文连贯地承接话题，从"聊天玩具"进化为真正贴心的智能助手 。
工具增强推理（Tool-Integrated Reasoning）
工具增强推理 是指让模型能够调用外部工具或API来协助完成任务，并将这些工具使用过程的结果纳入上下文 。这一机制使 LLM 从被动的"文本生成者"升级为可以与外界交互的"主动智能体" 。典型的例子包括：代码助理自动运行一段代码来获取运行结果，聊天机器人调用日历API为你创建日程，问答系统查询实时天气或股票价格等。通过上下文工程，我们可以在提示中嵌入工具的使用说明和接口文档，然后当模型决定使用某个工具时，由外部程序实际执行该工具，将返回结果再注入模型上下文供其后续处理 。
例如，在一个问答对话中，模型可能根据上下文得知可以使用计算器工具。当用户问"2025年是闰年吗？"时，模型在内部生成调用计算器的指令（比如函数is_leap_year(2025)），实际执行后获得结果 False，再将这一结果插入上下文，最终回答用户"2025年不是闰年"。整个过程中，模型通过上下文获取了工具描述 和使用权限 ，它的输出不仅来自自身知识，还结合了工具返回的准确信息。这极大扩展了模型的能力边界。
工具整合需要解决格式和语义的问题：一方面要约定提示格式 ，明确告诉模型有哪些工具可用、调用格式如何 ；另一方面模型需要推断 何时该用工具、该用哪个工具。这通常通过特殊提示（如"函数调用模式"）或进阶的大模型训练（如插入工具使用示例）来实现。在上下文工程架构中，工具调用涉及指令编排 和上下文更新 两个层面：首先通过系统/开发者提供的上下文指示 模型可以调用哪些工具（例如提供函数清单和用途说明）；当模型决定调用工具并获得输出后，管理上下文的模块要把结果合适地融入模型下一步的输入 。这一系列过程都属于上下文工程要精心设计的部分。
通过工具增强，LLM 已经从纯文本对话演变为可以执行动作的智能体。上下文工程在其中扮演粘合剂角色，确保模型 --- 上下文 --- 工具三者协调工作。正如综述所言，工具整合让语言模型成为能够与环境互动的"世界参与者（world interactor）" 。随着 OpenAI 的 Function Calling 接口、LangChain 等框架的流行，此类 Agent 已经越来越常见。举个实际场景：一个客服AI接到询问订单状态的问题，它会调用后台数据库API查询订单，拿到结果后组织语言回复客户。这背后上下文工程的功劳在于------预先告诉了模型如何查询订单，以及拿到数据后如何嵌入回答。可以预见，随着工具插件生态的发展，未来的 LLM 应用几乎都将包含一层这样的上下文工程，用于对接外部功能，使AI真正融入我们的数字世界。
多智能体系统（Multi-Agent Systems）
当一个任务过于复杂或需要不同技能时，往往会引入多个智能体（Agents）协同工作。这就产生了多智能体系统 ，其核心在于通过上下文工程来协调多个模型间的交流与分工 。在这种架构下，不再是单一LLM面对一切，而是多个LLM（或混合了工具的Agent）各司其职、互相通信，共同完成目标。
多智能体系统的一个关键是通信协议和语言 的设计 。Agent 间交流的消息本质上也是上下文的一部分。上下文工程需要制定统一的消息格式、角色定义和交互规则，以确保 Agent 彼此理解。例如，可以设定一个 Agent 扮演"经理"，负责任务分配；另一个Agent扮演"执行者"，负责具体回答；还有一个Agent作为"审计"，负责校验结果。它们之间通过预先约定的格式对话（比如使用特殊标记 @AgentName: 消息） 。这些协议细节都属于上下文的一环，需要在系统指令中明确告诉每个模型。
其次，多Agent系统需要编排与调度机制 。即在一个复杂任务中，如何决定下一个该由哪个Agent发言，或者某个Agent何时该暂停等待他人结果。这可以由固定脚本实现，也可以交给一个"控制Agent"通过上下文信息（比如任务完成度）来动态判断。这类似在人类团队中安排会议发言顺序和任务流水线，只不过这里通过上下文讯息来实现。上下文工程可能在每轮交互时，收集所有Agent的状态，总结成摘要或黑板信息，然后分发给相关Agent作为下一轮的输入 。
一个典型的多智能体应用是角色扮演协作：比如一个AI法官、AI原告、AI被告三方共同模拟法庭审理，每个Agent都由各自的上下文（角色设定、已知证据等）驱动，并且他们的对话实时共享给法官Agent评估。这样的系统能自动演绎复杂场景。再如软件开发中，一个Agent会生成代码，另一个Agent来审查测试，它们通过交流不断改进代码 。这些通信本质都是上下文在不同Agent间的流动。
多智能体系统将上下文工程提升到了群体协作 的层次。综述将其描述为通过通信协议和编排机制，实现多Agent的协同决策与行动 。在这种架构下，每个Agent内部依然运行着它自己的上下文工程（检索知识、使用工具等），而系统级的上下文工程则负责 orchestrate 它们之间的信息交换与角色分配。由于每个Agent可能有不同能力边界，多Agent系统可以集成各家所长，弥补单模型的局限。但与此同时也带来了新的挑战，如一致性 （各Agent输出不冲突）、效率（避免无限对话空转）等，需要精巧的上下文与逻辑设计。目前许多前沿项目（如 AutoGPT、MetaGPT 等）都在探索这方面，有些把多个 GPT-4 实例设为不同角色，让它们通过上下文对话完成复杂任务。可以预见，随着上下文工程的发展，多智能体协作将成为构建强大 AI 系统的常用范式。
上下文工程的评估
上下文工程的评估是一个很复杂的议题，因为这些系统呈现出复杂的多组件架构，具有动态的、与上下文相关的行为，需要全面的评估框架来评估组件级诊断、基于任务的性能和整体系统的鲁棒性。
这篇论文中涵盖了从组件级到整体系统的多层次评估方法 。在组件级评估 方面，关注各个模块在隔离条件下的性能，包括提示词设计、长上下文处理、自我优化机制以及结构化数据整合等 。例如，对提示词（Prompt）的评估涉及其有效性和鲁棒性测试；长文本上下文处理需要衡量模型在超长序列中保留和检索关键信息的能力（如"大海捞针 "式的测试）；自我改进（如链式思维、自我反思等）模块则通过多轮迭代提升来评估其对模型性能的增益（GPT-4在引入自我反馈后性能提升约20% ）。这些组件级评估揭示了当前方法的局限：提示设计往往较脆弱，对输入扰动敏感 ；长序列处理受限于模型的位置偏置和计算开销 ；结构化知识整合缺少有效评测手段，高质量数据集匮乏使得评估困难 。
系统级评估 侧重端到端任务表现，以整体视角衡量多组件集成的效果 。这一层面不仅考察模型完成任务的正确率，还关注组件交互产生的涌现行为 ，包括不同模块协同带来的增益或潜在冲突 。例如，在检索增强生成 （RAG）系统中，需要同时评估信息检索的准确性 和生成回答的质量 ；对于引入代理规划的高级RAG，还需考察任务分解的准确性和多步计划执行效果 。记忆增强系统由于当前LLM缺乏持久内部状态，评估尤为困难------为此已有如LongMemEval 等专项基准，通过500道问答来测试模型的信息提取、跨对话推理和知识更新能力，结果发现商业大模型在长对话中准确率会下降约30%，凸显持久记忆的缺失问题 。对于工具调用 能力，评估框架涵盖从工具选择、参数提取到执行成功率等全流程指标。例如MCP等基准测试了模型在数学和软件工具使用上的表现，其中GPT-4在复杂工具任务（如GTA游戏环境）中的完成率不足50%，远低于人类的92% 。研究还构建了BFCL、T-Eval、API-Bank、ToolHop等数据集，涵盖数百到数千个多轮工具使用场景，用以全面评测模型的工具使用和组合能力 。多代理系统则通过专门指标评估代理间通信效率、协作正确性和整体任务成功率。目前观察到许多多智能体框架在事务完整性和长程上下文保持上存在不足------由于完全依赖LLM自身进行验证，缺少独立校验机制，多个代理长时间交互易出现上下文遗忘和协调失败等问题 。
尽管已有众多评测方法，评估挑战 仍然突出。传统NLP指标（BLEU、ROUGE、困惑度等）无法捕捉上下文工程系统中复杂的推理链和动态交互行为 。多模块集成带来的归因困难 使得定位性能瓶颈变得复杂：当系统输出出现错误，难以判定是哪一模块或交互造成 。为此需要新的评估范式和工具来应对这些挑战 。首先，迭代改进评估 成为一大趋势，即让模型反复自我完善，观察其多轮次性能提升，以评估"自我学习"能力。例如Self-Refine、Reflexion等框架通过多维度反馈让模型自我改进，GPT-4经过多轮自我反馈可提升约20%的任务表现 。其次，多维反馈 与评论员模型 被引入评估体系：不仅考察任务是否成功，还从正确性、相关性、清晰性、鲁棒性等多个角度审视输出，并利用专门的批判模型对模型推理过程进行细粒度点评 。对于多代理协作，还出现了如SagaLLM等框架，通过事务完整性 和独立验证来评估代理协调是否可靠 。最后，安全与鲁棒性评测成为不可或缺的一环：需要在对抗攻击 、输入扰动、分布偏移 等情况下反复测试系统稳定性，并关注多代理系统中局部故障是否会级联放大 。尤其是面对自主运行的代理型系统，必须检验其长时间运行时是否偏离预期轨道 。未来的评估应从静态、单一指标转向动态、整体化 的方案，例如建立可随模型能力共同演化 的"living benchmarks "，并将社会技术指标（如安全、伦理、效率）纳入考量 。只有这样，才能全面把握复杂上下文工程系统的真实性能，保障其可靠部署 。
未来的发展与挑战
上下文工程正处于一个关键的拐点，在这个拐点上，基础性进展与新出现的应用需求交汇在一起，为创新创造了前所未有的机遇，同时也揭示了需要在多个方面开展持续研究的基本挑战。
基础研究的调整
目前在这个领域还缺乏统一的理论基础框架。当前上下文工程的众多技术彼此独立，尚未形成贯穿不同方法的数学原理或设计准则 。这导致研究进展碎片化，难以系统优化整个上下文管道。
因此，需要建立形式化的理论模型，例如信息论视角 下分析上下文窗口的最优信息分配、冗余度量和压缩极限，推导不同架构下上下文利用效率的上限 。其次，模型理解与生成能力的非对称性 凸显了关键难题：目前LLM在理解复杂上下文方面表现卓越，但在生成同样复杂、长篇且连贯的输出上力不从心 。这一"理解-生成鸿沟"是未来研究必须攻克的核心问题，也关系到长文本生成的一系列挑战（如长程逻辑一致性、全局规划等）。再次，Scaling Law与计算效率 也是基础挑战之一。现有模型的上下文长度受限于计算瓶颈：注意力机制计算复杂度为 O(n²)，使得超长序列处理在内存和速度上代价高昂 。未来需要探索新的架构（如滑动窗口注意力、分块处理等）或算法来实现更高效的长序列处理，从理论上研究如何在保证推理质量的同时将复杂度降至线性或次线性水平 。最后，多模态信息融合和表示学习也提出基础性难题。当下的方法往往针对单一模态分别编码，缺乏跨模态的统一表征，难以捕捉图像、文本、音频等不同信息源之间的深层关联 。如何让模型同时理解文本描述与图像/视频内容，或将知识图谱这类结构化信息纳入上下文，一直是悬而未决的问题。这需要发展新的跨模态对齐机制和表示方法，确保模型在融合多种模态时保持语义一致和事实准确。
技术创新方向
未来的技术革新将围绕新的模型架构和算法来增强上下文工程能力。
其一，在模型架构 上，学界探索超越传统Transformer的下一代架构，以突破当前长上下文处理的效率与性能瓶颈 。例如，具有线性复杂度特性的状态空间模型 （如LongMamba）被寄予厚望，它通过线性递推机制显著降低长序列处理的计算开销 。同时，模型的记忆机制 也需要革新：当前依赖外部缓存的做法有限，未来应研发更智能的持久内存模块，实现层次化的记忆组织和自适应的记忆管理 。有研究借鉴人类记忆原理（如艾宾浩斯遗忘曲线）改进长期记忆保持，但由于现有LLM缺乏可写入的内部状态，实现真正持久的"记忆单元"仍是重大挑战 。
其二，在系统架构设计 上，模块化组合 成为趋势。通过将系统划分为可独立优化的模块（如检索模块、生成模块、知识库模块等），既可以各个击破提高单元性能，又能灵活组合适应不同任务需求，同时保持整体协调 。例如，模块化的RAG架构可以针对检索、信息注入和回答生成分别优化；进一步地，将图数据库/知识图谱 集成到LLM中（如GraphRAG）也展现出通过结构化知识提升复杂推理能力的前景 。在高级推理与规划 方面，未来需要赋予模型更强的推理深度和计划能力，包括因果推理、反事实思考、长程多步计划等 。当前系统在复杂推理上表现有限，难以在长链条推理中保持逻辑一致，遇到需要整合多源证据、权衡多种方案的情境时往往力不从心 。未来的模型应能将复杂任务分解 为子任务、规划执行顺序，并根据中间结果自适应调整计划 。工具整合推理 是该方向的代表场景：模型不仅要调用外部工具获取信息或执行操作，还需学会何时用哪个工具、如何处理失败并恢复 。目前在人机交互辅助任务的GAIA基准中，人类完成度为92%，而先进模型仅约15%，凸显现有规划和工具使用能力的巨大差距 。因此，提高模型自主选择和协调多种工具的能力、增强容错纠错机制，是未来技术创新的重要课题。
最后，智能上下文组装与优化 被视为下一步要突破的前沿。 理想的上下文工程系统应能根据当前任务和环境，从可用的知识源和工具中自动选择、组装最优的上下文提供给LLM，从而最大化模型性能。这需要开发新的算法来对上下文进行动态优化、自适应调整。当前的一些自我优化机制（如Self-Refine、N-CRITICS等）展示了通过迭代反馈改进上下文的潜力，但还需要在优化策略、稳定性和平衡持续探索，以实现真正"智能"的上下文管理。
应用驱动方向
在实际应用层面，不同领域和场景对上下文工程提出了多样化需求，驱动相应的研究方向。 首先，领域专精与自适应 。医疗、法律、科学研究、教育等领域都有各自特殊的知识体系、推理模式和监管要求，因而需要上下文工程在通用LLM基础上进行领域自适应 。未来应探索有效的迁移学习和微调策略，使模型在不遗失通用能力的情况下，融入领域专业知识，满足行业合规与安全 标准（例如医疗诊断场景下对准确性和隐私的严格要求 ）。科学研究等高知识密集型领域还需要模型能结合符号推理与神经网络方法，处理数学公式、实验数据等复杂信息 。 另外，大规模多代理协作 。随着应用需求扩大，可能需要成百上千个智能体协同完成复杂任务，例如大型自治代理网络 或分布式AI系统 。大规模代理系统带来了全新的挑战：如何设计高效稳健的通信协议和分层协调机制，让众多代理既能自主行动又能保持整体一致性？当前已有一些尝试，如提出了Agent-to-Agent (A2A) 、Agent Communication Protocol (ACP) 、MCP （号称"AI领域的USB-C标准"）等通信协议，希望在异构代理间实现互操作 。但现有方案还存在安全漏洞 和可扩展性 方面的不足，需要进一步研究分布式共识、容错机制，预防大型代理网络中可能出现的失效蔓延和不良涌现行为 。多代理的编排与调度同样面临挑战，目前的框架（如LangGraph、AutoGen、CAMEL等）在事务完整性和验证方面支持不足，未来需引入完善的错误补偿和恢复策略，确保即便部分代理出现故障，整个系统仍能鲁棒运转 。
最后，人机协作与集成 。许多应用场景下，人类和AI将共同协作完成任务，因此需要打造混合智能 框架，将人类的高层决策与AI的自动化能力有机结合 。为此，AI系统需要理解人的意图和偏好，能够以人类易接受的方式交流，并适当接受人类反馈和控制。当前评测显示，在复杂多步交互任务中（如WebArena跨网站信息检索），模型往往难以持续、高效地与人配合完成目标 。未来应重点研究如何让AI系统具有自适应的用户个性化 能力，根据不同用户的知识水平和需求调整协作方式，并通过解释和不确定性表征 来增进用户对AI的信任度 。这包括建立AI输出的可解释机制，清晰传达模型的依据和置信度，让人类合作者了解AI能力边界，在需要时进行监督干预。
部署与社会影响
在将上下文工程技术推向实际应用时，还存在一系列工程和社会层面的挑战。
首先是可扩展性与部署 问题。大模型上下文方案往往计算和存储代价高昂，要在生产环境中部署，需要解决延迟、吞吐量和成本之间的权衡 。例如，当前Transformer架构处理长上下文时的O(n²)复杂度使其难以直接用于超长文本输入，未来必须通过更高效的内存管理和注意力机制改进来突破此瓶颈 。同时，系统的可靠性 和容错性 也至关重要：当上下文工程驱动的AI系统被用于决策支持乃至自动决策时，必须保证其在各种异常情况下稳健运行 。这需要为多模块或多智能体系统设计优雅降级 策略，当部分组件失效时能迅速补偿或隔离，防止错误扩散并保持核心功能正常 。当前多代理系统往往缺乏针对部分失败的补偿机制，未来在实际部署中必须增强这方面能力 。此外，可维护性与持续演进也是现实考量。随着系统迭代更新，需要考虑版本兼容、持续集成、自动化测试等工程实践，以便在不断改进系统的同时不中断现有服务 。特别地，记忆模块的引入增加了系统状态管理的难度，由于LLM本身无状态且缺乏统一的长期记忆评测标准，如何确保更新不会导致知识遗忘或行为退化，也是需要研究的问题 。
在安全、伦理与责任 方面，同样存在重大挑战。安全性 上，需要完善评估和防御体系，提前发现并规避系统可能出现的故障模式、误用风险和意外行为 。具有自主行为能力的代理式系统尤其令人担忧，它们长时间运行后可能累积不可预测的偏差，必须通过_仿真测试_等手段验证其在各种场景下的安全性 。同时，系统还需抵御外部安全威胁 ：包括对抗样本攻击、提示注入、训练数据投毒、模型提取等 。多代理通信协议（MCP、A2A等）的开放性也带来潜在漏洞，需要在保持互操作性的同时确保通信内容不被恶意篡改利用 。价值对齐 也是安全的重要部分：如何防止模型为了优化错误的目标而出现"奖励函数作弊"或行为偏离？上下文工程系统由于能动态适应和自我进化，更需严格保障其始终朝着人类赋予的正当目标前进 。在伦理 方面，需要应对模型偏见和隐私保护的问题。为避免对某些群体产生系统性歧视，必须设计完善的偏见检测与缓解 方法，在不损害模型性能的前提下减小不公平倾向 。模型的记忆机制 也涉及隐私风险，长时记忆中可能存储敏感信息，因而需要开发安全的记忆管理 和选择性遗忘 技术，防止用户隐私泄露 。最后，提高系统的透明度 和问责性 对于建立社会信任至关重要。未来应为上下文工程系统配备解释器或审计工具，使其决策过程对开发者和用户来说是可理解、可追踪的 。当模型能力存在局限时，应清晰传达其不确定性和可能的错误范围，避免用户过度依赖并保持对AI的适当监督 。总之，只有正视并解决好以上部署与社会影响层面的挑战，才能确保大模型上下文工程技术以安全、可靠、负责任的方式服务于社会。
总结
总的来说：上下文工程就是帮大模型"吃好、消化好"信息的艺术与科学。我们可以这么理解：
- 是什么：把"写一句好提示"升级成"搭建一条信息生产线"，把检索、处理、管理全都拉进来一起玩。
- 有什么优劣：做得好，模型就像开了挂：能查资料、有记忆、能用工具、还能和一群小伙伴（多代理）配合默契。做不好？成本飙升、上下文爆炸、逻辑断片分分钟。
- 未来会怎么发展：更长的上下文、更聪明的记忆、更便宜的算力，以及一整套安全、可靠、负责任的工程规范。
我觉得上下文工厂是一个将"提示词黑魔法"转化成"信息流水线工程学"的系统设计美学，这应当是每个AI开发者都可以学习的有趣的方向。