上下文工程关注"放什么"而非"怎么说"，是在有限上下文窗口中挑选、组织和压缩有价值信息的能力。它结合提示词、知识库资料、对话历史和用户偏好，动态构建最适合任务的上下文。在电商客服、教育助手等场景中，上下文工程能提供更个性化、准确的回答。随着大模型应用深入，上下文工程正成为比提示工程更核心的能力，是释放大模型潜力的关键。

这段时间，经常和朋友聊到一个话题——上下文工程（Context Engineering）。 很多人会问：它和我们之前常说的“提示工程（Prompt Engineering）”到底有什么区别？

其实，两者的核心关注点并不一样。

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提示工程：学会把话说明白

在过去，大家谈提示工程时，更多强调的是：我要怎么把问题说清楚，让大模型更容易理解并给出准确回答。

就好比，你去问一个人办事，如果你只是模糊地说“帮我搞定这个”，对方可能摸不着头脑；但如果你说清楚，你希望他以什么身份来思考，要完成什么目标，还要遵守哪些限制条件，那对方完成得往往会更顺利。

同样地，在大模型里，提示工程做的事情就是把“指令”写得足够清晰、明确，尽量减少模型走弯路的可能性。

02

上下文工程：挑选和组织信息

而上下文工程，更多解决的不是“怎么说”，而是“放什么”。

你可以把它想象成一个书柜。我们想放进很多东西，但书柜的空间是有限的。那问题来了：在有限的空间里，我该放哪些书，才能让我用得最顺手、效率最高？

很多人会说：现在模型的上下文窗口已经很大了，比如 128K tokens，看上去能放很多内容进去，那是不是“有用的东西全都往里塞”就好了？

其实不然。理论上，窗口确实很大；但在实践中，信息越多，越可能“淹没”掉关键点，反而导致模型答非所问，容易出现幻觉。换句话说，上下文工程关注的不是“能放多少”，而是“放进去的内容对结果有没有价值”。所以，它的关键就在于：如何在有限空间里，挑选、组织和压缩信息。

03

上下文工程：哪些内容值得放？

在真实的应用场景里，上下文通常由不同来源组合而成。提示词依然是基础，它决定了模型的角色和任务。但光有提示词还不够，我们还需要把从知识库里动态抽取出来的资料塞进去，这就是所谓的 RAG（检索增强生成）。如果我们搭建的是一个 Agent，还要告诉模型每个工具的功能、输入和输出方式，否则它根本无法正确调用。

除此之外，对话上下文也至关重要。当用户和模型的交流轮次很多时，原始内容往往过于冗长，这时候就需要先进行总结，再把精简后的关键信息输入进去。再比如，有些智能体会保存用户的偏好、历史行为等“对话状态”，甚至把用户画像提炼出来，动态补充到输入里，让模型回答得更贴近用户的真实需求。

真正能落地的智能体，不会一股脑地把所有资料全塞进去，而是根据当下的任务需求，动态组合出最合适的上下文，再交给模型。

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应用场景案例

举几个例子，就能更直观地感受到上下文工程的价值。

在电商平台的客服场景里，如果只是单纯依赖提示工程，机器人可能只能按照固定话术回答。但如果结合上下文工程，它就能实时读取用户的历史订单记录、当前商品的库存状态，以及平台的退换货政策，从而生成更个性化、也更准确的回复。

在教育领域，一个学习助手如果只有提示工程的加持，往往只能回答“某个概念的定义是什么”。但当我们引入上下文工程，它可以从知识库里检索相关例题，再结合学生之前的错误记录和学习偏好，提炼出对学生最有价值的上下文内容。这样一来，模型给出的答案就不仅仅是机械的定义，而是真正的“因材施教”。

再比如个人助理场景。如果没有上下文工程，AI 很可能不知道你昨天答应了谁，或者你下周的会议是否和旅行计划冲突。而有了上下文工程，它会动态注入你的日程表、与会议相关的资料，甚至记住你平常的习惯（比如早上不喜欢开会）。这样生成的回答，自然就会更贴近你的生活。

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一门“取舍的艺术”

所以，从某种意义上说，上下文工程更像是一门艺术。

在有限的空间里，怎么挑，怎么放，怎么组织，才能让模型理解得更好、回答得更准？这比单纯写好指令（提示工程）更复杂，也更有学问。

可以说：提示工程解决的是“说清楚”，而上下文工程解决的是“放对东西”。如果说提示工程是“语言的技巧”，那么上下文工程就是“信息的管理学”。两者结合起来，才能真正释放大模型的潜力。

随着模型能力和应用场景的拓展，上下文工程正在成为比提示工程更核心的能力。它不仅仅是写好指令，还涉及到信息的选择、组织与动态管理。未来谁能更好地掌握这门能力，谁就能更高效地驾驭大模型。

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