LangChain 官方博客曾对上下文工程（Context Engineering） 作出明确定义：它是一套构建动态系统的方法论，核心目标是为大语言模型精准匹配完成任务所需的信息与工具支持，让模型“具备达成目标的可能性”。相较于早期聚焦单一提示词优化的“Prompt Engineering”，上下文工程的核心差异体现在三个维度：

• 系统性整合：代理的上下文来源广泛，涵盖开发者预设规则、用户实时需求、历史交互记录、工具调用结果及外部数据库信息等，需通过逻辑化框架将这些分散要素有机组合
• 动态化适配：上下文并非固定不变，而是随任务推进实时生成与更新，因此要求系统具备灵活拼接、动态调整提示内容的能力
• 精准化供给：多数代理执行任务失败，根源并非模型自身能力不足，而是缺乏适配的信息或工具支持。因此，确保信息的充分性与格式的规范性至关重要

人工智能领域权威学者安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）曾用计算机操作系统作类比，生动诠释了上下文工程的作用：若将 LLM 比作CPU（核心计算单元），上下文窗口则相当于RAM（工作内存），而上下文工程就是负责调度“哪些信息能进入 RAM”的管理系统。由于 RAM 容量存在物理上限（即模型上下文窗口长度限制），上下文工程的核心价值就在于通过精准筛选与高效组织，让有限内存发挥最大效用，避免“内存溢出”导致的性能损耗。

1、为何上下文工程是代理系统的“刚需”？

在大模型代理系统中，任务执行往往伴随多轮对话交互与频繁工具调用，这必然导致上下文信息持续累积、长度不断增加，进而引发两大核心问题：

1. 成本与效率失衡：过长的上下文会显著提升模型的计算成本（Token 消耗增加），同时延长响应延迟，甚至可能因信息过载导致模型推理能力下降

2. 新型失败模式涌现：工程师 Drew Breunig 曾系统总结过长上下文场景下的四大典型失败模式，具体如下：

• 上下文污染（Context Poisoning）：一旦错误信息或模型幻觉内容进入上下文，会被后续交互反复引用，导致代理围绕错误目标持续做出无效决策
• 上下文干扰（Context Distraction）：上下文过长时，模型可能过度关注历史交互细节，反而忽略自身训练所得的通用知识，出现“重复已有行为”的循环困境
• 上下文混乱（Context Confusion）：上下文中混入过多无关内容（如冗余的工具使用说明、重复的用户问题），会干扰模型判断，引发“调用不必要工具”的误操作
• 上下文冲突（Context Clash）：当上下文中存在相互矛盾的信息（如用户前后表述的需求不一致）时，模型难以判断优先级，导致决策摇摆不定

由此可见，单纯依靠扩大模型上下文窗口并非解决问题的“万能钥匙”，反而可能因信息管理失控引入新风险。而上下文工程通过对信息的合理整理、高效压缩与科学隔离，恰好能针对性规避上述问题，成为代理系统稳定运行的“基石”。

2、上下文工程的四大核心策略

LangChain 团队经过大量实践，将主流的上下文工程策略归纳为四大类：写入（Write）、选择（Select）、压缩（Compress）与隔离（Isolate）。需要强调的是，这四大策略并非相互独立，在复杂代理系统中，通常需要根据任务场景灵活组合、协同应用。

1、 写入（Write）：突破上下文窗口的“记忆延伸”

“写入”策略的核心思路是：将暂时无需实时调用，但未来可能用到的信息，存储到上下文窗口之外的“外部仓库”中，形成可随时检索的“扩展记忆”。典型应用场景包括：

• 草稿本（Scratchpad）：类比人类处理复杂任务时的“随手记”，代理通过工具调用将临时信息（如中间计算结果、任务拆分步骤、待验证假设等）写入文件或状态对象，在任务推进过程中按需快速访问。例如，Anthropic 团队在多代理研究系统中，会在任务启动前将详细研究计划写入外部记忆，有效避免因上下文超过 20 万 Token 上限而被截断的问题；LangChain 旗下的 LangGraph 框架，更是为代理内置了短期记忆（Short-term Memory） 功能，通过“检查点”机制在会话内实时保存关键状态。

• 长期记忆（Long-term Memory）：针对需要跨会话留存的信息（如用户长期偏好、历史任务反馈、高频使用的工具参数等），通过“长期记忆”模块实现持久化存储。斯坦福大学提出的“生成式代理（Generative Agents）”概念，正是通过定期汇总历史交互反馈，动态构建代理的长期记忆库；如今，ChatGPT、代码编辑器 Cursor、文档处理工具 Windsurf 等主流产品，均已实现“自动生成用户长期记忆”的功能，让代理能基于历史交互持续优化服务。

  

2、选择（Select）：精准提取的“信息过滤”

“选择”策略聚焦于：从海量的外部记忆、本地文件或工具调用结果中，筛选出与当前任务高度相关的信息，注入到当前上下文窗口中。常见实践方式包括：

• 小样本示例（Few-shot Examples）：作为代理的情景记忆（Episodic Memory），通过提供少量典型任务的“输入-输出”示例，引导代理模仿预期行为模式，快速适配特定任务场景。
• 指令/规则（Procedural Memory）：以结构化文档形式（如系统提示词、规则手册）存储，用于规范代理的核心行为逻辑。例如，Anthropic 旗下 Claude Code 工具，就是通过加载 CLAUDE.md 规则文件，明确代码生成、调试、优化的具体准则。
• 事实知识（Semantic Memory）：存储领域知识、实体属性、常识信息等“硬知识”，供代理在推理过程中随时检索调用，弥补模型训练数据的时效性或领域局限性。

在 LangGraph 框架中，开发者可在代理的每个“处理节点”按需触发状态或长期记忆检索，并借助嵌入检索（Embedding Retrieval）、语义匹配等技术，精准筛选出最相关的记忆内容。值得注意的是，在工具选择场景中，研究数据显示：采用 RAG（检索增强生成）技术对工具说明文档进行动态检索，可使代理的工具选择准确率提升至少 3 倍。

为更清晰区分不同记忆类型的应用场景，以下为核心信息对照表：

记忆类型	核心存储内容	代理应用示例
语义记忆	客观事实（Facts）	用户的职业、常用工具偏好
情景记忆	过往经历（Experiences）	历史任务中的工具调用记录
程序记忆	操作指令（Instructions）	系统提示词、工具使用规范

3、 压缩（Compress）：高效留存的“信息瘦身”

“压缩”策略旨在通过摘要（Summarization） 或修剪（Trimming） 技术，在保留核心信息的前提下，大幅缩短上下文长度，降低模型计算压力。具体实现方式分为两类：

• 摘要（Summarization）：借助 LLM 对长文本（如多轮对话历史、工具调用日志）进行“浓缩提炼”，仅保留关键决策节点、核心需求与重要结论。例如，Claude Code 工具会实时监控上下文占用率，当达到窗口容量的 95% 时，自动触发“Auto-Compact”功能完成对话摘要；AI 公司 Cognition 则专门训练了轻量级微调模型，用于压缩代理间的交互信息，在减少 Token 消耗的同时，最大限度保留知识传递的完整性。

  

• 修剪（Trimming）：通过预设规则或算法，主动剔除上下文内的冗余信息。常见方式包括：按时间排序保留最近几轮对话、移除重复出现的指令说明；此外，由研究者开发的Provence 模型，创新性地将上下文剪枝转化为“序列标注问题”，通过模型判断每句话的重要性，实现句子级别的精准剪枝，在多领域问答任务中，能做到“剪枝后性能几乎无损耗”。

需要注意的是，压缩策略并非“万能解法”：过度摘要可能导致关键细节丢失，盲目修剪则可能误删重要信息。因此，实际应用中需结合任务特性（如是否为精密推理任务、是否依赖历史细节），动态调整压缩强度与方式。

4、隔离（Isolate）：并行高效的“任务拆解”

“隔离”策略的核心逻辑是：通过分工协作将复杂任务拆解为多个子任务，让每个子任务在独立的上下文窗口中执行，从而降低单个窗口的信息压力，提升整体执行效率。典型实践方案包括：

• 多代理架构（Multi-Agent Architecture）：Anthropic 团队在 Claude 研究模式中，采用“主代理 + 子代理”的分层架构：主代理负责解析用户需求、制定整体研究计划，并将任务拆解为多个并行子任务；子代理各自拥有独立的上下文窗口与工具集，专注于单一子任务（如文献检索、数据计算、结论验证），完成后将结果反馈给主代理，由其汇总形成最终答案。内部评测数据显示，该架构在“广度优先查询”任务中，效果比单代理方案提升 90% 以上，但 Token 消耗约为传统对话模式的 15 倍，因此更适合高价值、可并行化的复杂任务（如学术研究、商业分析）。

  

• 环境与沙盒分离（Environment & Sandbox Isolation）：Hugging Face 开发的代码代理系统，将“代码执行”环节与“模型推理”环节分离：代码运行、图像渲染、大型数据对象处理等消耗大量 Token 的操作，均在独立沙盒环境中完成，仅将最终结果（如运行输出、图像链接、数据摘要）传回 LLM 上下文，有效隔离了高Token消耗任务对模型推理的干扰。

  

• 状态对象分层（State Object Layering）：在 LangGraph 框架中，开发者可设计包含多个字段的“状态 Schema”，例如将“对话消息（Messages）”“工具调用记录（Tool Logs）”“用户偏好（User Preference）”分为不同字段，仅将与当前任务直接相关的“Messages”字段暴露给模型，其余字段作为“后台环境数据”按需调用，实现上下文的“按需加载”。

不过，Cognition 团队（Devin 大模型开发团队）也指出，多代理架构存在明显局限性：容易出现子代理间上下文共享不充分、决策冲突等问题。基于实践经验，他们总结出两条关键原则：原则一：必须确保所有代理共享完整的上下文与任务轨迹；原则二：代理的每个动作都隐含决策偏好，需避免多代理决策冲突。因此，实际开发中应谨慎选择多代理架构，多数场景下，优先采用“线性单代理 + 压缩技术”的组合，更能兼顾可靠性与成本效益。

3、如何学习大模型 AI ？

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3、AI大模型最新行业报告

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4、大模型项目实战&配套源码

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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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