这是一份涵盖160多页的重要研究论文，全面梳理了大语言模型上下文工程领域的核心研究成果。构建了LLM上下文工程的完整分类体系，涵盖基础组件、系统实现、评估方法论以及未来发展方向等四大维度。论文回顾了2020年至2025年上下文工程的演进历程，从早期的基础RAG系统发展到如今复杂的多智能体架构。

论文明确区分了提示工程与上下文工程的本质差异，从状态管理、可扩展性、错误分析、复杂度等多个维度进行了深入对比。

上下文工程的核心组件包括：上下文检索与生成、上下文处理、上下文管理，以及它们在系统实现中的集成应用，如RAG架构、记忆体系、工具集成推理和多智能体协调机制等。

上下文处理中的一个重要环节是上下文自优化，旨在通过循环反馈机制持续改进输出质量。

上下文管理的关键挑战在于如何高效处理长上下文和推理链条。论文深入分析了长链推理的主要方法及其特点。

记忆机制是构建复杂智能体系统的基石，使其能够适应、学习并执行连贯的长期任务。论文还提供了不同记忆实现模式的精彩概览。

工具调用能力是该领域持续发展的热点方向。论文全面介绍了工具增强语言模型架构，并对不同工具类别进行了详细比较。

上下文工程正处于快速演进阶段。这份综述为我们提供了绝佳的全景视角，帮助我们更好地理解和跟踪这个快速发展的领域。论文内容远不止于此，包含了1000多篇参考文献。虽然这份综述力图捕捉最主流的方法和重大趋势，但随着模型能力的不断提升和新型智能体架构的涌现，还有更多精彩内容值得期待。

论文标题：A Survey of Context Engineering for Large Language Models

最后

选择AI大模型就是选择未来！最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，人才需求急为紧迫！

由于文章篇幅有限，在这里我就不一一向大家展示了，学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。

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L1阶段：启航篇|大语言模型的基础认知与核心原理

L2阶段：攻坚篇|高频场景:RAG认知与项目实践

L3阶段：跃迀篇|Agent智能体架构设计

L4阶段：精进篇|模型微调与私有化部署

L5阶段：专题篇|特训集：A2A与MCP综合应用 追踪行业热点（全新升级板块）

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