我最近一直在琢磨一个事儿。
咱们现在用AI，不管是GPT、Claude、Gemini还是国内的这些大模型，是不是都有个感觉？聊着聊着，它就"失忆"了。你开头跟它说了一个关键信息，聊了十几轮之后，它就跟没听过一样。
或者你让它干个复杂点的活儿，比如分析一个几十页的PDF，再写个报告。它经常抓不住重点，或者前面分析得挺好，写到后面就把前面的结论给忘了。
我们总以为是自己的Prompt没写好，于是疯狂地调整措辞，加各种"请你记住...""你是一个..."的咒语。
但后来我发现，我们可能都搞错重点了。
真正让AI变"聪明"或者变"笨"的，可能不是你那句开场白，而是它整个"工作台"是怎么布置的。这个布置工作台的手艺，现在有个新叫法，叫上下文工程（context engineering）。
这玩意儿到底是个啥？
说白了，AI的"脑子"不是无限的。它有个叫"上下文窗口"的东西，你可以理解成它的"短期工作记忆"。
你跟它说的所有话，你扔给它的所有文件，它自己生成的所有思考，全塞在这个工作记忆里。这个记忆空间是有限的，而且特别珍贵。
这就好比你让一个实习生干活。你不能只给他一句口头指令，就指望他完美搞定一整个项目。你得给他一个清晰的项目背景（系统提示），给他顺手的工具（比如数据库权限、查询工具），再给他几个做得好的范例（few-shot），还得把相关的资料放在他手边（上下文）。
所有这些东西，共同构成了AI的"工作状态"。
上下文工程，就是怎么用最少的"内存"，给AI布置一个最高效、最清晰的工作台。
为什么以前的"提示工程"不够了？
以前的AI应用，大多是一次性的。你问一个问题，它答一个答案。这就像给实习生一个单子，让他去楼下买杯咖啡。简单。
但现在不一样了，我们想要的是"AI代理"，是能自己干活、自己思考、自己用工具的"智能员工"。它得能连续工作好几个小时，处理一个复杂任务。
这时候，问题就来了。它干得越久，产生的"思考垃圾"就越多，工作台就越乱。就像那个实习生，接了电话、回了邮件、查了资料......桌子上的文件堆得像山一样，最后连自己最初要干嘛都忘了。
这就是所谓的"上下文衰减"。信息越多，核心信息反而越模糊。
那怎么给AI收拾这个"烂摊子"？
我看了Anthropic那帮人写的一些东西，发现有几个思路特别有意思，特别"接地气"。
1. 别把工具箱整个扔给它
我们总怕AI功能不够，恨不得给它一百个工具。结果呢？它自己都懵了，不知道该用哪个。
一个原则是：工具要少而精，功能别重叠。就像你修电脑，一把螺丝刀、一个镊子、一个吸尘器就够了。你没必要把整个五金店都搬来。给AI的工具也是一样，每个工具都得有明确的用途，别让它在"用A还是用B"这种问题上纠结半天。
2. 别当"话痨"，当"教练"
写系统提示（就是那个"你是一个..."）的时候，别写成一本书。
我发现两个极端：一种是写得太细，把所有情况都写成if-else规则，搞得跟写代码一样，特别脆弱，稍微有点新情况就翻车。另一种是写得太虚，"请你成为一个优秀的助手"，说了等于没说。
好的提示，得像个好教练。给出清晰的原则和边界，但保留一定的灵活性。告诉它"我们要去哪"，而不是"你先抬左腿，再抬右腿"。
3. 让AI自己"找资料"，而不是你"喂资料"
这个思路我觉得最牛逼。
以前我们总想着，把所有可能用到的资料，用各种技术（比如向量检索）先塞给AI。这就像怕孩子找不到书，把整个图书馆都搬到他桌上。
但更聪明的做法是：你只告诉它资料在哪，让它自己按需去查 。你在调用 Claude Code 的时候，实际上就是这么玩的，你会发现一堆的 grep 命令调用，这就是模型在获取他所需要的上下文。
比如，你想让它分析一个巨大的数据库。你不用把数据全扔给它。你只需要给它一个数据库的连接工具，告诉它怎么写查询语句。它会自己写SQL，把结果拿回来分析。分析完需要别的数据，它再去查。
这就像我们人一样，我们不会记住整本书，但我们会用目录、会用搜索引擎。AI也能学会这个。这叫"即时上下文"，按需加载，内存占用小，效率还高。
那任务真的要跑好几天怎么办？
就算内存再大，也架不住AI连续工作几十个小时啊。工作台迟早要满。
这时候，就得用上一些"续命"技巧了。
- 写"会议纪要"：当上下文快满了，就让AI自己把之前的对话内容、关键发现、未解决的问题，总结成一份精简的"纪要"。然后清空工作台，只带着这份纪要继续干。这叫"压缩"。
- 给AI一个"小本本"：让AI在干活的过程中，随时把重要的东西记到一个外部文件里，比如NOTES.md。比如它发现了一个重要的bug，或者想到了一个绝妙的点子，就记下来。等它需要的时候，可以随时翻看这个小本本。这叫"结构化笔记"。
- 搞"团队协作"：一个AI干不过来？那就招"专家"。一个主AI负责总体规划和协调，遇到具体问题，就召唤一个"子AI"去专门解决。比如需要分析代码，就召唤一个"代码专家AI"；需要查资料，就召唤一个"资料员AI"。这些子AI干完活，只把最核心的结论汇报给主AI。这叫"子代理架构"。
写在最后，但不是总结
说实话，我一边研究这些"上下文工程"的技巧，一边又有点怀疑。
我们是不是在用人类的思维，去硬套一个完全不同的智能体，这个过程真的是太像了？我们觉得"工作记忆"有限，需要"做笔记"，需要"团队协作"，但AI的未来，会不会是一种我们完全无法理解的形态？
也许再过一两年，模型本身变得足够强大，它自己就能完美地管理自己的"上下文"，根本不需要我们这些"奇技淫巧"。
到那时候，我们今天讨论的这些，会不会就像在汽车发明之初，讨论怎么给马匹钉掌更科学一样可笑？
谁知道呢。
但至少现在，玩转"上下文"，感觉就像是拿到了一把能解锁AI更多潜力的钥匙。虽然这把钥匙可能很快就会过时，但在它失效之前，足够我们玩出很多牛逼的花样了。
你觉得呢？