@[toc]
本文提出"上下文工程"作为超越Prompt Engineering的新范式，强调通过动态装配多元信息模块来提升智能体性能。文章阐述了上下文工程的四大技术支柱：智能源选择、上下文压缩、记忆系统设计和结构化装配，并以LlamaIndex工作流引擎展示实践案例。研究指出，随着LLM上下文窗口扩大，信息筛选能力将成为核心竞争力。当前面临上下文窗口悖论、冷启动困境等挑战，建议开发者关注上下文感知计算等前沿方向，从技巧优化转向架构创新
上下文工程：智能体系统的核心竞争力------超越Prompt Engineering的新范式
文/AI技术架构观察者
当业界还在争论提示词技巧时，顶尖AI团队已转向更本质的战场：如何为智能体精准装配"上下文燃料"。
一、什么是上下文工程？
定义演进：
- Prompt Engineering（提示工程）：优化给LLM的指令文本（如"你是一名资深医生"）
- Context Engineering （上下文工程）：动态装配任务所需的多元信息模块，突破单一指令局限
本质差异：
正如Andrey Karpathy所言：工业级LLM应用的核心，是将有限上下文窗口 填充为最大化价值的信息矩阵
二、上下文工程的四大技术支柱
1. 智能源选择机制
-
挑战：多知识库/工具并存时的资源调度
-
方案 ：
python# LlamaIndex 工具定义示例 @tool def search_finance_db(query: str) -> str: """从财经数据库检索近3年数据，query需为具体问题""" # 实现向量检索+时间过滤逻辑 return filtered_data关键点：工具描述本身即重要上下文，引导智能体决策路径
2. 上下文压缩技术
- 空间优化策略 ：
- 摘要压缩：对检索结果先摘要再注入
- 关键提取：用LlamaExtract抽取结构化数据（如财报关键指标）
- 优先级排序：时效性数据按时间倒排
3. 记忆系统设计
LlamaIndex 记忆模块对比：
| 模块类型 | 适用场景 | 数据示例 |
|---|---|---|
| VectorMemoryBlock | 需要语义检索的对话历史 | 用户过往提问及反馈 |
| FactMemoryBlock | 需持久化存储的关键事实 | 用户偏好、系统配置 |
| StaticMemoryBlock | 固定业务规则 | "折扣政策有效期至2024年底" |
4. 结构化上下文装配
- 双向价值 ：
- 输入侧：JSON Schema约束LLM输出格式
- 输出侧：表格数据比文本更节省token
json
{
"required": ["company", "revenue", "growth_rate"],
"type": "object"
}三、工程实践：LlamaIndex工作流引擎
为什么需要工作流？
当任务复杂度超过单次LLM调用极限时，上下文工程需升级为流程工程
实战案例：客户投诉处理智能体
技术优势：
- 解耦复杂任务：拆分为可管理上下文单元
- 精准上下文注入：各步骤仅加载必要信息
- 内置容错机制：自动重试/人工接管流程
四、行业趋势与挑战
1. 认知升级4个阶段
| 阶段 | 核心技术 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 提示工程 | 指令优化、Few-shot学习 | 简单问答、文本生成 |
| RAG检索 | 向量数据库、语义检索 | 知识库问答 |
| 上下文工程 | 记忆模块、工作流引擎 | 复杂任务处理 |
| 自主智能体 | 工具调用、决策树 | 自动化工作流 |
2. 待解难题
- 上下文窗口悖论 ：
虽然Claude 3支持200K token，但信息密度下降60%时（OpenAI研究），模型性能反降 - 冷启动困境 ：
新智能体缺乏历史交互数据时的上下文贫瘠问题 - 多模态挑战 ：
如何统一处理文本/图像/表格的上下文融合
五、结语：从技巧到架构的范式转移
当GPT-5将突破百万级上下文窗口，信息筛选能力比信息获取能力更重要。上下文工程本质是：
- 数据价值的蒸馏术
- LLM认知边界的拓展器
- 智能体进化的核心DNA
行动建议：
- 用LlamaCloud搭建带记忆的客服原型（免费版支持10K文档）
- 在Kaggle竞赛中测试上下文压缩算法（如TextRank vs LLM摘要）
- 关注上下文感知计算（Context-Aware Computing）与神经符号融合新进展
技术不会等待犹豫者：当同行还在调提示词时，你已开始在更高维度构建认知引擎。
（本文代码示例基于LlamaIndex 1.0+，实验环境Colab Pro）
更多技术干货欢迎关注微信公众号"风雨同舟的AI笔记"~
【转载须知】：转载请注明原文出处及作者信息