在大型语言模型（LLM）飞速迭代的浪潮中，人类与AI的交互早已突破“一问一答”的简单模式，迈向了多轮对话协作、自主完成复杂任务的AI智能体（Agent）新阶段。当我们为AI展现出的“聪明才智”惊叹时，一个支撑其能力的关键技术——上下文工程（Context Engineering），正逐渐从幕后走向台前，成为决定AI交互体验与任务完成质量的核心。

与人类依赖过往经验和当下信息做判断类似，大模型的每一次响应都并非“凭空创造”，而是基于用户提供的提示（Prompt）与上下文信息进行逻辑推理的结果。这就像厨师做菜，既需要明确的“菜谱指令”（提示），也需要新鲜的食材、厨具状态等“环境信息”（上下文）；若缺少关键食材或不清楚厨具用法，即便菜谱再详尽，也难做出满意的菜品。同理，上下文的完整性与合理性，直接决定了大模型能否发挥出应有的能力上限。

正如OpenAI前首席科学家Andrej Karpathy的观点：“绝大多数AI智能体的失效，问题不在于模型本身的能力，而在于上下文工程的设计缺陷。” 本文将带您全面拆解上下文工程的核心逻辑，揭示AI“持久记忆”背后的技术原理。

一、重新理解“上下文”：不止于“聊天记录”

在大模型应用初期，人们更关注“提示工程（Prompt Engineering）”——通过优化提问方式，让AI更精准地理解单次需求。但随着应用场景复杂化，仅靠“问得好”已无法满足需求：比如电商AI客服，要解决用户的退货问题，不仅需要当前的“退货请求”，还需掌握用户身份（是否为会员）、订单信息（购买时间、商品状态）、历史交互（是否此前咨询过同类问题）等信息。这些与任务相关的所有信息的集合，就是“上下文”；而围绕这些信息的设计、管理、调度技术，便是“上下文工程”。

简单来说，提示工程解决的是“如何把问题说清楚”，而上下文工程解决的是“如何让AI掌握解决问题所需的全部信息”。

二、上下文工程与提示工程：从属而非并列

由于都聚焦于“优化AI输入”，上下文工程与提示工程常被混淆，但二者在定位、目标和范围上存在本质差异。可以说，提示工程是上下文工程的重要子集，前者服务于单次交互的指令优化，后者则着眼于AI系统级的“认知能力”构建。

1. 提示工程：聚焦单次输入的“精准指令”

提示工程的核心目标是通过优化单次输入的措辞、结构和格式，让AI在特定任务中输出更优结果。它处理的是“孤立的文本输入”，即便在多轮对话中，也仅关注“如何在本轮输入中衔接上文”，本质仍是对单轮文本的调整。

案例：

• 基础提示：“写一篇成都旅游攻略”（输出内容宽泛，缺乏针对性）；
• 优化提示：“为20-25岁女性设计成都3天2夜旅游攻略，人均预算3000元，重点推荐小众咖啡馆、文创街区和适合打卡拍照的网红景点，避开传统热门景区的拥挤时段”（输出内容更贴合用户需求，细节更丰富）。

2. 上下文工程：构建动态的“信息网络”

上下文工程追求让AI具备“持续理解能力”，不仅能解读当前请求，还能整合历史交互、用户特征、场景规则等多维度信息，形成动态更新的“信息网络”。它处理的不是孤立文本，而是“与任务相关的所有信息集合”，涵盖三个核心层级：

• 即时信息：用户当前的输入内容（如“我想退这个连衣裙”）；
• 历史信息：用户过往的交互记录（如“3天前下单，商品未拆封，此前未咨询过退货”）；
• 外部信息：场景相关的系统数据（如“该商品支持7天无理由退货”“用户为钻石会员，享有免运费退货权益”）。

案例：
当用户提出“退货”请求时，AI客服系统通过上下文工程自动触发“查询订单状态→匹配退货政策→关联用户会员等级→计算退货运费→生成解决方案”的完整链路，直接告知用户“可申请免运费退货，退货地址将发送至您的手机号”，无需用户重复提供订单号、会员信息等内容——这正是上下文工程的核心价值：让AI从“单次应答工具”升级为“持续服务助手”。

三、上下文的三大支柱：指令、知识与操作

若将LLM或AI智能体比作“新型操作系统”，那么LLM本身如同“CPU”，上下文窗口（Context Window）则是“内存（RAM）”，而上下文工程就是这个系统的“内存管理器”——它的职责不是简单地“填满内存”，而是通过智能调度，让“内存”中始终加载最关键、最有效的信息，确保系统流畅运行。

从功能维度划分，上下文可拆解为三大核心支柱：指令上下文、知识上下文与操作上下文，三者共同构成AI完成任务的“信息基础”。

1. 指令上下文：告诉AI“做什么”和“怎么做”

指令上下文为AI的行为设定框架、目标和规则，核心是明确“任务边界”和“执行标准”，提示工程主要针对这类上下文进行优化。其核心组成包括：

• 系统提示（System Prompt）：定义AI的角色与行为准则（如“你是专业的电商客服，需耐心解答用户问题，避免使用专业术语，语气友好”）；
• 少样本示例（Few-shot Examples）：通过少量高质量的“输入-输出”案例，帮助AI理解任务模式（如给AI展示2个“用户投诉处理”的对话范例，让其掌握沟通逻辑）；
• 结构化输出模板：强制AI以固定格式输出结果（如要求AI用JSON格式返回“订单号、商品名称、退货进度”等信息，便于后续系统对接）。

2. 知识上下文：告诉AI“用什么知识”

知识上下文为AI提供解决问题所需的事实、数据和专业知识，核心是弥补LLM“固有知识库”的不足（如时效性、专业性、专有性缺陷），减少“幻觉输出”。其核心实现方式包括：

• 检索增强生成（RAG）：从外部知识库（如企业文档、行业手册、产品说明书）中检索与当前任务相关的信息片段，嵌入上下文窗口。例如，金融AI顾问可通过RAG调取最新的“个人所得税政策”文档，为用户提供精准的税务筹划建议；
• 实时API调用：针对动态变化的信息（如天气、股票价格、物流状态），通过调用外部API获取实时数据。例如，出行AI助手在规划行程时，调用天气API获取目的地未来3天的天气数据，自动调整出行建议；
• 数据库集成：对接结构化数据库（如用户订单库、客户信息库），查询任务相关的结构化数据。例如，教育AI助教可查询学生的“历史作业完成情况”“考试错题记录”，生成个性化的复习计划。

3. 操作上下文：告诉AI“当前状态”和“交互记录”

操作上下文赋予AI与外部世界及用户“持续交互”的能力，核心是让AI记住“已做过什么”“当前处于什么阶段”，避免重复操作或信息丢失。其核心组成包括：

• 短期记忆（对话历史）：存储近期的对话轮次，确保多轮交互的连贯性。例如，用户先问“成都有哪些小众咖啡馆”，接着问“其中哪些适合带笔记本办公”，AI通过短期记忆可直接关联上一轮的“咖啡馆列表”，无需用户重复提问；
• 长期记忆（内容摘要）：由于上下文窗口长度有限（通常为几千至几十万Token），无法永久存储超长对话或历史记录，因此通过定期“摘要压缩”，将海量交互信息浓缩为关键要点。例如，将100轮客户服务对话浓缩为“用户关注产品质保、多次询问安装流程、对价格敏感”等核心结论，便于后续快速调用；
• 工具输出存储器：记录AI此前调用工具的结果（如计算结果、检索内容、API返回数据），避免重复操作。例如，AI已通过计算器工具算出“美元兑人民币汇率为7.2”，后续用户询问“100美元可兑换多少人民币”时，直接调用历史计算结果即可，无需再次触发工具；
• 模型上下文协议（MCP）：为解决不同AI系统间“上下文格式不统一”的问题，MCP通过标准化的格式定义操作上下文（如对话状态、记忆摘要、工具使用记录），实现跨平台上下文共享。例如，用户从A品牌的AI客服切换到B品牌的AI导购时，通过MCP可直接同步“用户偏好（喜欢简约风格、预算500元以内）”，无需用户重新描述。

四、上下文管理的四大核心策略

受限于上下文窗口的Token容量，AI无法“记住所有信息”，因此需要通过科学的策略管理上下文——核心目标是“在有限空间内，保留最有价值的信息”。目前主流的上下文管理策略可分为四类：写入（Write）、选择（Select）、压缩（Compress）、隔离（Isolate）。

1. 写入策略：将非即时信息“移出内存”

写入策略的核心是“减负”：将AI执行任务时不需要即时调用的信息（如长期计划、历史摘要、中间过程）存储到上下文窗口之外的“外部存储”（如向量数据库、知识图谱），避免占用有限的窗口空间，同时确保后续可随时调用。主要包括两种方式：

• 草稿本（Scratchpads）：用于存储任务的“临时演算过程”，类似人类做题时的草稿纸。例如，AI在制定“产品推广方案”时，将初步的思路框架（目标人群、推广渠道、预算分配）存入草稿本，仅将“方案核心亮点”放入上下文窗口，待需要调整细节时再从草稿本调取完整框架；
• 记忆库（Memories）：用于存储跨会话的“长期信息”，类似人类的长期记忆。例如，将用户的“偏好（喜欢无糖饮料、每周五下单）”“重要信息（会员卡号、常用收货地址）”存入记忆库，每次交互时按需调取，实现“一次告知，永久记住”。

2. 选择策略：让“有用信息”精准进入窗口

选择策略的核心是“精准筛选”：从外部存储（草稿本、记忆库、知识库）中，挑选与当前任务最相关的信息传入上下文窗口，避免无关信息占用空间。主要包括三种方式：

• 确定性选取：基于预设规则加载固定信息，类似“流程化操作”。例如，代码助手AI每次启动时，自动加载“编程语言语法规则”“常见错误排查手册”等基础文档，无需每次手动触发；
• 模型驱动选取：当信息总量过大（如上万份企业文档），预设规则无法覆盖时，让AI自主判断“哪些信息有用”。例如，AI在回答“如何优化产品供应链”时，自主从企业知识库中筛选出“近3年供应链成本数据”“供应商评价报告”“物流时效分析”等相关文档；
• 检索式选取：通过“相似度匹配”筛选信息，是目前最主流的方式。例如，用户询问“如何解决手机续航问题”，AI通过关键词检索，从产品手册中匹配出“电池省电设置”“后台应用管理”“充电注意事项”等相关内容。

3. 压缩策略：用更少Token“保留关键信息”

压缩策略的核心是“精简”：在不丢失核心信息的前提下，通过技术手段减少信息的Token占用量，让上下文窗口容纳更多有效内容。主要包括两种方式：

• 上下文摘要：通过LLM对已有信息进行“提炼总结”，保留关键要点。例如，将10轮用户咨询“产品售后”的对话，浓缩为“用户关注质保期（2年）、维修网点位置（需就近）、上门服务费用（免费）”等核心信息；
• 上下文修剪：直接“剔除无关信息”，仅保留必要内容。例如，在多轮对话中，删除较早的、与当前任务无关的闲聊内容（如“今天天气真好”），仅保留与“产品问题”相关的交互记录。

4. 隔离策略：避免不同上下文“相互干扰”

不同类型的上下文（如指令、知识、操作）若混杂在同一窗口中，可能会相互干扰（即“上下文中毒”），导致AI输出错误。隔离策略的核心是“分治”：通过技术手段将不同类型的上下文分开管理，减少干扰。主要包括两种方式：

• 多智能体分工：将复杂任务拆解为多个子任务，分配给不同的“专业智能体”，每个智能体拥有独立的上下文窗口。例如，“客户服务任务”拆解为“问题识别”“信息检索”“解决方案生成”三个子任务，分别由“识别智能体”“检索智能体”“生成智能体”处理，各自仅加载与自身任务相关的上下文，避免信息混杂；
• 上下文与环境隔离：将AI的“推理上下文”（如对话逻辑、任务状态）与“运行环境”（如代码执行、工具调用、API接口）分开管理。例如，AI在生成“数据分析报告”时，推理上下文仅保存“分析目标、数据维度、结论框架”，而数据计算、图表生成等操作则在独立的“环境层”完成，两者互不干扰，既保证了推理的连贯性，也避免了操作错误对上下文的污染。

五、总结：上下文工程是AI迈向“智能协作”的基石

从“单次应答”到“持续服务”，从“孤立任务”到“复杂协作”，上下文工程的发展标志着大模型应用已进入“系统级优化”的新阶段。它不仅是提升AI交互体验的技术手段，更是AI智能体实现“自主思考、高效协作”的核心基础——就像操作系统之于计算机，没有优秀的“内存管理”，再强大的“CPU”也无法发挥价值。

未来，随着多智能体协作、人机融合交互等场景的普及，上下文工程将进一步向“智能化、标准化、跨平台化”发展：一方面，通过AI自主优化上下文管理策略（如自动判断“该写入还是压缩”“该选取哪类信息”），减少人工干预；另一方面，通过统一的上下文协议（如MCP），实现不同AI系统、不同场景间的“信息互通”，让AI真正成为“懂用户、懂场景、能持续协作”的智能伙伴。

理解上下文工程，不仅是掌握一项AI技术，更是把握未来人机交互的核心逻辑——毕竟，让AI“记住关键信息”，才能让它更“懂你”。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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七、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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4、大模型项目实战&配套源码

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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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