在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，AI 应用开发领域正在经历一场深刻变革，从 “提示词工程” 迈向 “上下文工程”。这不仅是一个简单的概念转变，而是一场涉及理念、技术和应用的全面革新，标志着 AI 正从基础的指令响应工具，进化为复杂的智能系统。

背景与概念

（一）产生背景

2025 年初，Shopify CEO Tobi Lutke 在社交媒体首次提出 “上下文工程”。随着 AI 应用场景不断拓展，从简单文本生成到自动化流程、智能代理等复杂领域，单纯的提示词工程已难以满足需求。前 OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 也认同，在工业级 LLM 应用中，上下文工程才是关键，它需要把上下文窗口精准填充下一步所需信息。

（二）定义

上下文工程是构建动态系统，以正确格式提供合适信息和工具，使 LLM 合理完成任务。它超越提示词设计，更注重管理和调度信息流，确保在恰当时间，以正确格式把准确信息提供给大模型。

上下文工程与提示词工程的区别

为更清晰展示两者差异，以下用表格形式对比：

简单来说，提示词工程像教我们如何向 “超级大脑” 问对问题；上下文工程则是在提问前准备好相关 “参考资料” 递给 “超级大脑”。上下文工程包含提示词工程，提示词工程是上下文工程的一部分。

上下文工程的组成与架构

（一）核心组件

• 通过检索增强生成（RAG）和动态模板组装技术，实时扩展和精准注入上下文信息。传统 RAG 直接关联外部知识库，增强事实准确性，但检索噪声大，上下文冗余度高，适用于开放域问答、知识密集型任务。动态少样本示例生成能自生成示例适配任务需求，如在 ALFWorld 任务中成功率提升至 93% ，不过依赖模型初始能力，可能生成误导性示例，适用于复杂决策、多步推理任务。

在 RAG 中，嵌入模型通过特定的神经网络结构，例如 Transformer 架构，对信息块进行语义编码。它会捕捉信息块中词汇之间的语义关系，将文本信息转化为高维向量。向量数据库检索时，常采用余弦相似度算法，计算问题向量与信息块向量之间的夹角余弦值，余弦值越接近 1，说明两者语义越相似，从而找出最相关的信息块。

• 针对长序列、多模态等复杂场景，通过长序列分层压缩和跨模态注意力机制等技术优化模型认知。Claude Code 采用递归摘要策略，在上下文窗口达到 95% 容量时自动压缩早期对话，Token 利用率提升 3 倍。在自动驾驶中，通过中期融合策略的跨模态注意力权重动态分配，实现激光雷达与视觉数据的鲁棒对齐。

以医疗领域为例，在处理医学影像（如 X 光、CT 图像）和病历文本时，跨模态注意力机制会让模型在分析影像特征的同时，关注病历中相关症状描述、诊断信息等文本内容，使两者相互补充，提升诊断准确性。

• 通过内存架构与协同机制设计，解决生产环境中的资源瓶颈问题。如 Manus 团队通过稳定提示前缀与仅追加策略，将输入 Token 成本降至未缓存情况的 1/10 ；Git-Context-Controller 的 COMMIT/BRANCH 机制支持智能体并行探索不同解决方案，在 SWE-Bench-Lite 中实现 48% 任务解决率。

（二）技术栈

实现上下文工程最主流的技术架构是 “检索增强生成（RAG）”。

• 加载与切分私有知识库，将其切分成小信息 “块”；使用嵌入模型将每个信息块转换成向量，存储在向量数据库中。

• 用户提问，系统将问题转换成向量；拿着问题向量在向量数据库中进行相似性搜索，找出与问题语义最相近的几个信息块；自动构建增强后的提示词，将包含精准上下文的提示词发送给大语言模型，模型生成回答。

除 RAG 外，微调也是重要范式。微调是在模型部署前，在特定领域数据集上继续训练基础大模型，将特定知识和能力 “内化” 到模型参数权重中。比如法律科技公司收集数千份高质量合同，对模型进行微调，让 AI 助手能以专业法律文书风格起草合同。

主要应用场景

• 当用户询问设备报错代码含义时，无上下文工程的通用 LLM 可能瞎猜答案；有上下文工程的系统，会先从设备手册和维修工单数据库中检索准确信息，再提供给 LLM，生成准确回答。

• 用户询问股票投资建议，无上下文工程的 LLM 只能给笼统建议；有上下文工程的系统，接入个人投资组合数据和实时市场新闻 API，根据用户持仓和市场情况，生成个性化和时效性的建议。

• 联影医疗大模型整合电子病历、影像报告、生命体征传感器数据，误诊率降低至 6.7%；腾讯健康采用跨模态加权策略，将 ICU 重症预测误判率从 14% 降至 6.7% 。通过动态检索增强和多模态融合技术，实现诊断准确性的提升。

• 花旗银行分层内存设计将高频交易数据保留在缓存层，API 延迟降低 72%；银行通过 MCP 连接 CRM 与风控系统，AI 自动完成交易解析、风险评估、合规报告。

• 在生产流程优化中，上下文工程可以结合生产设备的实时运行数据、产品设计文档以及过往的生产故障记录。当设备出现异常时，系统能快速检索相关信息，提供针对性的故障排查建议和解决方案，提高生产效率和设备的稳定性。例如，某汽车制造企业利用上下文工程技术，对生产线机器人的运行状态进行实时监控和分析，当机器人出现故障时，系统能够迅速根据历史故障数据和当前运行参数，给出准确的维修建议，减少停机时间。

• 在智能辅导系统中，上下文工程可以根据学生的学习历史、知识掌握程度以及当前学习进度，为学生提供个性化的学习建议和解答。例如，当学生提问数学问题时，系统不仅能给出答案，还能根据学生之前的错题情况，提供针对性的知识点讲解和练习推荐，帮助学生更好地掌握知识。

未来发展

• 更精细的上下文管理，让 AI 应用更好理解用户需求，提供个性化服务。

• 上下文工程使人机协作更流畅，拓展人类能力边界。

• 随着技术成熟，AI 将深入融入企业核心业务流程。

• 针对不同行业和场景，将出现大量上下文工程解决方案。

• 技术普及和标准化后，上下文工程将成为 AI 应用的基础设施。

总结

上下文工程是 AI 应用开发的重大范式转变，它通过动态构建上下文，有效解决了大型模型的知识截止、数据私有性、事实幻觉和上下文窗口限制等问题。与提示词工程相比，上下文工程更注重信息的全面管理和动态调度。在技术组成上，包含上下文检索与生成、处理、管理等核心组件，RAG 和微调等技术栈为其实现提供了支撑。在企业智能客服、个人财务顾问、医疗、金融、制造业、教育等多领域，上下文工程都展现出强大的应用价值。

未来，上下文工程将持续推动 AI 应用的创新发展，成为 AI 从实验室走向广泛应用的关键力量。对于企业和开发者而言，应积极关注和应用上下文工程技术，在这场技术变革中抢占先机，充分挖掘 AI 的潜力，创造更大价值。

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