上下文工程：构建下一代AI原生应用的核心架构

✨步子哥 (steper) • 2025年10月14日 06:34

lightbulb 引言：从提示工程到上下文工程的范式转移

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，AI应用开发正经历从提示工程（Prompt Engineering）到上下文工程（Context Engineering）的范式转移。传统提示工程聚焦于优化单次交互的指令设计，而上下文工程则致力于为模型构建动态的、系统化的认知环境，通过整合外部知识、记忆系统和工具调用能力，使模型能够可靠地完成复杂任务。这一转变的核心在于认识到：模型的智能表现不仅取决于其参数化知识，更取决于其后天构建的上下文环境。

architecture 上下文工程的核心组成部分

1. 动态知识供给：检索增强生成（RAG）

检索增强生成是上下文工程中最重要的技术组件之一。其核心思想是为LLM提供访问外部知识源的能力，弥补模型静态知识的局限性。RAG系统通过索引构建、检索和生成三个阶段实现动态知识注入：

索引阶段将非结构化数据（如文档、图像）转化为向量化表示，并存储在向量数据库中；
检索阶段根据用户查询从知识库中召回最相关的信息片段；
生成阶段将检索结果与用户查询整合，引导模型生成基于事实的响应。

高级RAG系统采用多路召回、重排序和查询增强等优化策略，显著提升了检索精度和生成质量。近年来，Agentic RAG和多模态RAG等新兴方向进一步扩展了RAG的能力边界，使其从被动检索工具演进为主动推理引擎。

2. 记忆系统：实现持续交互的基石

记忆系统是上下文工程的关键创新，解决了LLM固有的无状态性问题。通过区分短期记忆和长期记忆，系统能够：

短期记忆管理当前会话的上下文，维持多轮对话的连贯性；
长期记忆存储跨会话的用户偏好、历史决策等关键信息，实现个性化交互。

记忆系统的实现依赖于高效的存储检索机制和上下文窗口管理策略。研究表明，通过向量数据库和摘要技术结合的方式，可以在有限上下文窗口内最大化信息利用效率。

3. 工具调用：扩展模型能力边界

工具调用使LLM能够与外部系统和API交互，从而执行模型本身无法完成的操作（如数据库查询、计算等）。模型上下文协议（MCP）的提出为工具调用提供了标准化框架，解决了不同模型和工具之间的互操作性问题。MCP类似"AI世界的USB-C接口"，统一了工具描述、调用和响应的规范，显著降低了集成复杂度。

4. 上下文管理与优化

上下文管理是上下文工程的运行时核心，负责在有限上下文窗口内高效组织信息。关键策略包括：

写入策略：将重要信息保存到外部记忆系统；
选择策略：动态检索与当前任务最相关的信息；
压缩策略：通过摘要和修剪减少token消耗；
隔离策略：拆分上下文以处理复杂任务。

这些策略共同确保了上下文的高效利用，克服了LLM在长上下文处理中的中间遗忘问题。

integration_instructions 上下文工程的系统级实现

智能体架构与协作

上下文工程在智能体（Agent）系统中得到最充分体现。通过ReAct（推理+行动）、Plan-and-Execute等模式，智能体能够将任务分解为多个步骤，动态调用工具和知识资源。多智能体系统进一步通过角色扮演和任务分配实现复杂问题的协同解决。

                        // ReAct模式示例
                        function agentReAct(query) {
                            // 推理阶段
                            const thought = llm.generate(`思考如何解决: ${query}`);
                            
                            // 行动阶段
                            const action = parseAction(thought);
                            const observation = executeAction(action);
                            
                            // 生成响应
                            return llm.generate(`基于观察 ${observation} 回答: ${query}`);
                        }
                    

工程架构支持

上下文工程的实施需要全套工程架构支持，包括：

AI网关

统一模型接入、流量调度和成本控制

可观测性

全链路追踪、性能监控和评估体系

安全治理

数据隐私、模型安全和访问控制

上下文缓存

高效存储和检索上下文信息

science 研究支持与实证发现

Lewis等人（2020）研究

在《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中证明，RAG在知识密集型任务中显著优于纯参数化模型。

Google Research的ReAct框架研究

显示将推理与行动结合的智能体在复杂任务中成功率提升超过35%。

上下文压缩技术研究

表明通过智能摘要可减少50%以上的token消耗，同时保持任务性能。

trending_up 未来方向与挑战

上下文工程仍面临多项挑战：

长上下文管理：百万级上下文窗口的高效利用仍是一个开放问题；
多模态扩展：如何统一处理文本、图像、音频等异构数据；
自适应学习：系统如何根据交互反馈自动优化上下文策略；
安全与对齐：确保上下文增强不会引入偏见或安全风险。

未来，自优化上下文系统将成为重要方向，模型能够自主判断上下文质量并主动请求补充信息，实现持续进化。

上下文工程代表了AI应用开发的新范式，从孤立优化提示词转向系统化构建模型的认知环境。通过动态知识供给、记忆系统、工具调用和上下文管理的有机结合，上下文工程使AI系统能够适应复杂多变的现实场景，实现从"工具"到"智能伙伴"的转变。随着标准化协议（如MCP）的普及和工程最佳实践的成熟，上下文工程将成为构建下一代AI原生应用的核心架构支柱。

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