让manus从零到一的上下文工程到底是什么？一文起底

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研究范围与目的

本研究旨在对从提示词工程到上下文工程的演进路径进行系统性梳理与深入分析，本文将围绕以下几个核心目标展开探讨：

• 技术演进的深度剖析： 追溯提示词工程的起源、发展脉络及其在不同阶段的关键技术突破，并在此基础上，详细阐述上下文工程作为其逻辑延伸和高级形态的必然性与创新性。我们将探讨从静态指令到动态信息流管理的范式转变。

• 核心概念的精准界定： 明确“提示词”、“提示词工程”与“上下文工程”三者之间的内在联系与本质区别。特别是对上下文工程的内涵进行全面阐释，涵盖其所包含的指令、系统提示词、用户提示词、短期记忆、长期记忆、检索增强生成（RAG）、可用工 具以及结构化输出等多元组成部分。

• 实践策略的详细解读： 深入探讨上下文工程在实际 AI 应用开发中的四大核心策略：写入上下文（Write Context）、筛选上下文（Select Context）、压缩上下文（Compressing Context）和隔离上下文（Isolating Context）。我们将通过具体案例和技术细节，展示这些策略如何协同作用，显著提升LLMs的性能、鲁棒性和任务完成能力。

• 对 AI Agent 开发影响的全面评估： 审视上下文工程的兴起如何重塑大模型应用开发流程、加速 AI Agent 的构建，并对整个 AI 生态系统，包括模型设计、记忆管理、人机交互模式等，产生何种深远而广泛的影响。

• 未来趋势的前瞻性预测： 基于当前技术发展现状和面临的挑战，对上下文工程的未来演进方向进行大胆预测，包括潜在的技术突破、新兴的应用场景，以及其对行业和社会可能带来的变革性影响，并提出相应的研究与实践建议。

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技术回顾

1. 发展历程：从简单提示到复杂系统

大型语言模型（LLMs）的崛起，标志着人机交互进入了一个全新的时代。然而，要充分释放这些模型的巨大潜力，仅仅依靠其内在的语言理解和生成能力是远远不够的。与 LLMs 的有效交互方式，如同其自身架构一样，经历了一个从简单到复杂、从静态到动态的演进过程。

最初，与 LLMs 的交互是相对直观和直接的。用户通过输入一段简短的文本指令，即“提示词”（Prompt），来引导模型完成特定任务。例如，向模型提问“天空为什么是蓝色的？”，模型会基于其训练数据给出相应的解释。这种早期的交互模式，虽然简洁高效，但其局限性也显而易见：对于复杂任务，模型往往难以理解深层意图，或生成不尽如人意的结果。此时，提示词更多地被视为一种“触发器”，而非精密的“控制器”。

随着 LLMs 规模的扩大和能力的增强，人们开始意识到，通过优化提示词的构造，可以显著提升模型的表现。于是，提示词工程（Prompt Engineering）作为一门新兴的学科应运而生。它不再仅仅是简单地输入问题，而是一个系统化、迭代式的过程，涉及对提示词进行精心设计、反复测试和持续优化。这一阶段涌现出多种创新的提示技巧，极大地拓展了 LLMs 的应用边界：

• 少样本学习（Few-shot Learning）： 通过在提示词中提供少量高质量的输入-输出示例，模型能够快速学习并泛化到新的、相似的任务上，而无需进行额外的模型微调。这使得 LLMs 在面对新任务时展现出惊人的适应性。

• 思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示：

由 Google 研究人员在 2022 年提出，CoT 提示通过引导 LLMs 生成一系列中间推理步骤，来解决多步复杂问题。例如，在解决数学应用题时，不再是直接要求模型给出答案，而是要求它“一步一步思考”，展示其解题过程。这种方法显著提升了模型在数学、逻辑推理和常识问答等任务上的表现，使得模型的推理过程更加透明和可控。CoT 的成功揭示了，通过结构化提示，可以有效激发 LLMs 的复杂推理能力。

• 自动化提示词生成（Automated Prompt Engineering, APE）： 认识到人工设计提示词的效率瓶颈和主观性，Zhou 等人在 2022 年的研究中提出，可以利用 LLM 自身的能力来自动生成和选择最优提示词。这标志着提示词工程从完全依赖人类经验的“艺术”向自动化、程序化的“科学”迈进，极大地提高了提示词设计的效率和覆盖率。

提示词工程的兴起，使得 LLMs 的应用从简单的文本生成和分类，扩展到更复杂的问答、摘要、翻译和代码生成等领域。它强调通过精巧的“指令”来“调教”模型，使其更好地理解人类意图。然而，当 AI 应用开始向更具自主性、能够执行多步骤复杂任务的“AI Agent”方向发展时，提示词工程的局限性也逐渐显现。一个真正的 AI Agent 需要处理的不仅仅是用户当前的单次指令，还包括长期的对话历史、不断更新的外部知识、可调用的各种工具、以及在任务执行过程中产生的中间状态信息。这些多元且动态的信息共同构成了模型理解和执行任务的“上下文”。仅仅优化单次交互的提示词，已无法满足 Agent 对复杂、动态上下文的精细化管理需求。

正是在这样的背景下，上下文工程（Context Engineering）的概念应运而生，并迅速成为 AI 领域的新焦点。它超越了单一提示词的范畴，被定义为一门设计和构建动态系统的学科，其核心目标是在正确的时间、以正确的格式，为大语言模型提供恰当的信息和工具，使其能够高效、准确地完成任务。上下文工程的出现，标志着 LLM 应用开发从“单次交互优化”向“系统级智能构建”的根本性转变。它强调的不再是孤立的提示词，而是一个能够动态生成、筛选、压缩和隔离上下文的完整、智能化的信息流管理系统。这使得 LLMs 能够处理更复杂、更真实的业务场景，从被动的文本生成工具，演变为能够理解、推理、规划和执行任务的自主智能体。

2. 重要事件：里程碑与突破

从提示词工程到上下文工程的演进，并非一蹴而就，而是由一系列关键的研究突破和实践创新共同推动的。这些里程碑事件不仅改变了我们与 LLMs 交互的方式，也深刻影响了 AI 应用的开发范式：

• 2018-2019 年：NLP 任务的统一化与预训练模型萌芽 在大型语言模型尚未普及之前，NLP 领域的研究人员就开始探索将各种独立的 NLP 任务（如情感分析、机器翻译、命名实体识别）统一为基于上下文的问答问题。这一思想为后续 LLMs 通过理解上下文来执行多任务奠定了理论基础。同时，以 BERT 为代表的预训练语言模型的出现，使得模型能够从海量无标注文本中学习通用语言表示，为后续的提示词工程和上下文工程提供了强大的基座模型。

• 2022 年：思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示的提出 Google 研究人员提出的 CoT 提示技术，是提示词工程领域的一个里程碑。它通过引导 LLMs 生成中间推理步骤，显著提升了模型在复杂推理任务上的表现。CoT 的成功证明了，即使是黑盒模型，也可以通过巧妙的提示设计，使其展现出更强的逻辑推理能力。这一技术不仅提升了模型性能，也为理解 LLMs 的内部工作机制提供了新的视角。

• 2023 年：自动化提示词生成（APE）的探索 Zhou 等人的研究《Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers》首次提出利用 LLM 自身的能力来自动生成和优化提示词。这标志着提示词工程从纯粹的人工经验驱动向自动化、程序化方向发展，为后续的上下文工程中动态生成和优化上下文信息提供了技术借鉴。APE 的出现，预示着未来AI系统将具备更强的自我优化能力。

• 2022 年：ChatGPT 的发布与提示词工程的普及 OpenAI 发布的 ChatGPT 在全球范围内引发了 AI 热潮，使得大型语言模型和与之相关的提示词工程迅速进入大众视野。用户通过与 ChatGPT 的直观交互，深刻体会到提示词对模型输出质量的决定性影响。这一事件不仅加速了提示词工程的普及和研究，也为后续更复杂的 AI Agent 和上下文工程的兴起奠定了用户基础和市场认知。

• 2023 年至今：检索增强生成（RAG）的广泛应用 RAG 从 2021 年开始被提出，2022–2023 年间因开源框架（如 Haystack、LangChain）而被迅速普及。RAG 技术的兴起是上下文工程发展中的一个关键转折点。它通过允许 LLMs 在生成回答时，从外部知识库（如文档、数据库、网页）中检索并整合最新、最准确的信息，有效解决了 LLMs 知识时效性差和容易产生“幻觉”的问题。RAG 的广泛应用，使得外部知识成为模型上下文不可或缺的一部分，极大地增强了 LLMs 的知识广度和事实准确性，为构建知识密集型 AI 应用提供了强大支撑。

• 2024 年：Andrej Karpathy 明确提出“上下文工程”概念 Andrej Karpathy，作为特 斯拉前 AI 总监和 OpenAI 的创始成员之一，明确提出了“上下文工程”（Context Engineering）这一概念，并强调其在构建工业级 LLM 应用中的核心地位。他指出，上下文工程远超提示词优化，它是一门精妙的艺术与科学，涉及对 LLM 应用中所有输入信息的精细化管理，包括任务描述、少量示例、检索增强生成（RAG）、相关（可能是多模态的）数据、工具、状态与历史记录、信息压缩。提供太少或形式不当，LLM 就缺乏最优表现所需的上下文；过量或相关性不足，则会导致成本上升性能下降。做好这件事绝非易事。

而称之为艺术，则源于对人类心理与 LLM 行为之间微妙互动的直觉把握。这一提法迅速引发了行业共识，标志着 AI 应用开发进入了更注重系统性、动态性和整体性的新阶段，将 AI Agent 的构建推向了新的高度。

• LangChain、LlamaIndex 等框架的兴起与贡献以 LangChain 和 LlamaIndex 为代表的开源框架的出现，为开发者提供了构建复杂 AI Agent 和实现上下文工程的强大工具集。这些框架通过抽象化 RAG、记忆管理、工具调用、Agent 协调等复杂功能，极大地降低了上下文工程的实现门槛，加速了 AI 应用的落地和创新。它们将原本分散的技术模块整合为一个统一的开发范式，使得开发者能够更专注于业务逻辑而非底层技术细节。这些关键事件共同描绘了从单一提示词优化到全面上下文管理的宏伟演进路径，展现了 AI 领域在提升大模型实用性、可靠性和智能化水平方面的不懈探索与持续创新。

03

现状分析

1. 技术现状：多维度的上下文管理体系

当前，上下文工程已不再是一个模糊的概念，而是发展成为一个成熟且多维度、系统化的技术体系。其核心目标是为大型语言模型提供最优化、最全面、最相关的输入信息，从而最大限度地激发其潜能，使其能够高效、准确地完成复杂任务。这一体系涵盖了以下几个关键组成部分和主流技术方案：

（1）指令与系统提示词（Instructions / System Prompts）： 这是上下文工程的基础和起点，定义了模型在特定应用场景下的整体行为模式和约束。系统提示词通常包含：

• 角色设定： 为模型赋予特定的身份（如“你是一个专业的法律顾问”），引导其 以符合该身份的方式进行回应。

• 行为准则： 规定模型的输出风格、语气、安全限制等（如“保持客观中立，避免偏见”）。

• 输出格式要求： 明确指定模型输出的结构（如 JSON、Markdown 列表），便于后续程序化处理。

• 少量示例（Few-shot Examples）： 提供高质量的输入-输出对作为模型学习的范例，帮助模型理解任务模式和期望的响应格式。 高质量的系统提示词能够显著提升模型在特定任务上的表现一致性和准确性，是构建可靠 AI 应用的第一步。

（2）用户提示词（User Prompts）： 这是用户直接向模型提出的即时任务或问题。上下文工程需要确保用户提示词能够与系统提示词、记忆、工具等其他上下文信息无缝结合，形成一个完整且连贯的输入流。这意味着系统需要智能地将用户输入嵌入到更宏大的上下文框架中，而非简单地拼接。

（3）短期记忆与对话历史（Short-term Memory / Chat History）： 为了实现多轮对话的连贯性，模型需要“记住”当前对话的上下文。这通常通过将用户和模型的历史对话内容（包括之前的提问和回答）作为当前输入的一部分来实现。有效的短期记忆管理能够使对话更自然、流畅，避免模型重复提问或遗漏关键背景信息。常见的策略包括：

• 滑动窗口： 仅保留最近 N 轮对话，超出部分进行截断。

• 摘要（Summarization）： 对历史对话进行摘要，保留核心信息，减少 Token 消耗。

• 基于重要性的筛选： 根据对话内容的重要性，动态选择保留哪些历史信息。

（4）长期记忆（Long-term Memory）： 短期记忆的局限性在于无法跨越会话或长时间保留信息。为了让模型具备更持久的“记忆”和个性化能力，长期记忆机制被引入。这包括存储用户偏好、历史项目摘要、特定事实、个人资料等。长期记忆通常通过以下方式实现：

• 向量数据库（Vector Databases）： 将文本信息转换为向量嵌入，存储在向量数据库中，通过语义相似度进行高效检索。

• 知识图谱（Knowledge Graphs）： 以结构化的方式存储实体和它们之间的关系，提供更精确的知识检索和推理能力。

• 外部数据库： 直接从关系型数据库或 NoSQL 数据库中获取结构化数据。 长期记忆使得模型能够提供更个性化、更符合用户习惯的服务，并避免重复询问已知信息。

（5）检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：它允许 LLMs 在生成回答时，从外部的知识源（如企业内部文档、实时新闻、专业数据库、网页内容）中检索相关信息，并将其作为生成回答的依据。这解决了 LLMs 知识时效性不足、容易产生“幻觉”以及缺乏领域专业知识的问题，显著提升了模型回答的准确性、可靠性和权威性。RAG 的实现涉及复杂的流程，包括：

• 文档分块（Chunking）： 将大型文档分割成适合检索的小块。

• 嵌入（Embedding）： 将文本块转换为向量表示。

• 向量搜索（Vector Search）： 根据用户查询的嵌入，在向量数据库中检索最相似的文本块。

• 重排序（Re-ranking）： 对检索结果进行二次排序，确保相关性。

• 上下文注入： 将检索到的信息注入到LLM的输入提示中。

（6）工具调用（Tool Usage / Function Calling）： LLMs 通过调用外部工具来扩展其能力，执行特定任务或获取实时信息，从而超越其纯文本生成的能力。这些工具可以是：

• API 接口： 如天气查询 API、股票行情 API、日历管理 API 等。

• 代码解释器： 用于执行代码、进行复杂计算或数据分析。

• 数据库查询： 执行 SQL 查询获取结构化数据。

• 网页浏览： 访问网页获取实时信息。 上下文工程需要管理可用工具的定义（包括工具的功能、输入参数和预期输出），智能地选择合适的工具，传递正确的参数，并将工具的执行结果反馈给模型，形成一个完整的工具链和执行闭环。这使得 LLMs 能够与外部世界进行更深层次的交互。

（7）结构化输出（Structured Output）： 为了方便下游系统对 LLMs 输出的程序化处理，上下文工程通常会明确定义模型输出的格式。例如，要求模型以 JSON、XML、YAML 或特定的 Markdown 格式输出。这确保了模型输出的可解析性和可用性，是构建复杂 AI 应用的重要组成部分，尤其是在自动化工作流和系统集成中。

（8）上下文管理策略： 除了上述组成部分，上下文工程还包括一系列精妙的管理策略，以应对 LLMs 的固有局限性（如上下文窗口限制）和复杂任务的需求：

• 写入上下文（Write Context）： 指的是将信息保存到上下文窗口之外，但仍能被 Agent 随时取用。典型的应用是“草稿板”（Scratchpads），Agent 可以在执行任务期间将中间思考过程、计划或临时数据记录下来，以确保上下文的持久化，避免因上下文窗口截 断而丢失关键信息。这类似于人类在解决问题时做笔记。

• 筛选上下文（Select Context）： 旨在根据当前任务的需要，动态地从海量信息中选择最相关的部分拉入模型输入，避免无关信息对模型造成干扰或增加 Token 消耗。这对于长期记忆（如筛选出与当前任务相关的少样本示例、程序性指令或事实）和工具选择（如只检索与任务最相关的工具描述）尤为重要，通常结合嵌入技术或知识图谱进行高效检索和重排序。

• 压缩上下文（Compressing Context）： 针对 LLMs 有限的上下文窗口长度（Token 限制），通过各种技术手段，仅保留执行任务所必需的 Token。这包括：

  上下文摘要（Context Summarization）： 利用 LLM 自身或其他模型对长篇对话历史、工具调用结果或检索到的文档进行摘要，提炼核心信息。例如，Claude Code 在上下文窗口接近上限时会自动压缩对话轨迹。

  上下文修剪（Context Trimming）： 通过硬编码的启发式规则或专门训练的模型，过滤或“裁剪”掉不重要的信息，例如删除较早的消息或不相关的段落。

• 隔离上下文（Isolating Context）： 指的是通过拆分上下文来辅助 Agent 完成任务，实现“关注点分离”（职责拆分）。这主要体现在：

  多 Agent 系统（Multi-agent Systems）： 将复杂任务分解为多个子任务，每个子任务由一个独立的 Agent 负责，每个 Agent 拥有自己的特定工具、指令和上下文窗口。这使得每个 Agent 可以专注于更小的、更专业的上下文，从而提高整体处理效率和准确性。

  利用环境隔离上下文（Context Isolation with Environments）： 例如，通过沙盒环境运行代码或执行工具调用，将这些操作的上下文与 LLM 的主上下文隔离开来。只有工具的最终结果或相关状态才会被反馈给 LLM，从而有效管理和隔离了大量中间过程的 Token 消耗。

这些技术的综合运用，使得 LLMs 不再是孤立的文本生成器，而是能够与外部世界进行深度交互、持续学习和自我适应的智能系统。上下文工程是构建下一代 AI 应用，特别是智能 Agent 的核心基石。

2. 应用现状：从被动助手到主动智能 Agent

上下文工程的飞速发展，极大地拓宽了大型语言模型（LLMs）的应用边界，使其从最初的被动问答助手，逐步演变为能够自主规划、执行复杂任务的主动智能代理（AI Agent）。这种转变正在深刻影响着多个行业和领域：

（1）智能客服与虚拟助手： 在客户服务领域，LLMs 结合上下文工程可以提供前所未有的个性化和高效服务。通过长期记忆存储用户的历史交互记录、偏好设置和个人资料，虚拟助手能够理解用户的深层需求，提供定制化的解决方案。结合 RAG 技术，它们可以从海量的企业知识库、产品手册和 FAQ 中快速检索准确信息，回答专业性问题。同时，通过工具调用，虚拟助手能够直接执行操作，如查询订单状态、修改预订、处理退换货等，从而实现从信息提供到问题解决的全流程服务，显著提升客户满意度和运营效率。

（2）代码生成与辅助编程： 编码 Agent 是上下文工程最成功的应用范例之一。它们能够深入理解开发者的意图，通过 RAG 检索相关的代码库、API 文档、最佳实践和历史项目经验。利用草稿板记录开发计划和中间步骤，并通过工具调用（如代码解释器、调试器、版本控制系统）进行代码生成、测试、重构和错误诊断。例如，Cursor 和 Windsurf 等工具通过管理代码上下文、文件结构和用户编码习惯，为开发者提供智能的代码补全、实时错误提示和自动化重构建议，极大地提升了开发效率和代码质量。或者利用 LangChain Agent 调用本地 REPL、Git 操作工具，实现文件级别的上下文管理。

（3）内容创作与营销： 在内容创作和数字营销领域，上下文工程使得 LLMs 能够生成更具针对性、更吸引目标受众的内容。通过提供详细的品牌指南、目标受众画像、市场趋势数据、历史营销活动效果以及竞争对手分析等上下文信息，模型可以生成符合品牌调性、具有高度原创性和市场吸引力的文案、文章、社交媒体内容、广告语甚至短视频脚本。这种能力不仅提高了内容生产效率，也使得营销内容更具策略性和有效性。

（4）金融分析与决策支持： 金融领域的 AI Agent 能够处理海量且实时性要求极高的数据。它们利用 RAG 技术从全球新闻、市场报告、公司财报、经济指标等多元数据源中检索最新信息。结合工具调用，Agent 可以执行复杂的金融模型计算、数据可视化、风险评估和投资组合优化。通过长期记忆存储历史交易数据的合规审计数据和分析师的专业知识，为金融专业人士提供精准的决策支持，辅助进行市场预测、风险管理和投资策略制定。

（5）教育与个性化学习： 个性化学习平台是上下文工程的另一个重要应用方向。AI Agent 可以作为智能导师，通过长期记忆记录学生的学习进度、知识掌握情况、学习风格和偏好。结合 RAG 技术，它们可以根据学生的具体问题和学习阶段，提供定制化的教学材料、解释、习题和反馈。通过工具调用，Agent 可以模拟实验、进行互动式练习，甚至根据学生的表现动态调整学习路径，从而实现更高效、更具吸引力的个性化学习体验。

局限性：

尽管上下文工程取得了令人瞩目的成就，但其在实际应用中仍面临诸多挑战和局限性，这些问题也构成了未来研究和发展的重点：

• 成本与效率的权衡： 复杂的上下文管理流程，针对冷启动场景，提前预热或缓存中间结果，特别是涉及大规模 RAG、多 Agent 协同和长上下文处理时，会显著增加计算资源消耗（如 GPU 算力、内存）和 Token 使用量，导致运行成本急剧上升，同时可能延长响应时间，影响用户体验。如何在上下文的丰富性与系统的经济性、实时性之间找到最佳平衡点，是一个持续的挑战。

• 上下文窗口的物理限制： 尽管 LLMs 的上下文窗口长度在不断扩大，但其物理限制依然存在。如何高效地压缩、摘要和筛选信息，确保在有限的窗口内承载尽可能多的关键信息而不丢失语义，是技术上的难点。过度压缩可能导致信息丢失，而不足的压缩则会迅速耗尽上下文。

• 信息筛选与相关性判断的挑战： 确保模型能够准确地从海量信息中筛选出与当前任务最相关、最有用的上下文至关重要。不准确的筛选可能导致模型“分心”，引入噪声，甚至生成不准确或误导性的回答。例如，Simon Willison 曾分享过 ChatGPT 在记忆检索中出错的案例，模型意外地将不相关的个人位置信息注入到用户请求的图片中，这凸显了相关性判断的复杂性。

• 多模态上下文处理的复杂性： 随着多模态 LLMs 的兴起，如何有效地整合和管理来自不同模态（文本、图像、音频、视频、传感器数据等）的上下文信息，并确保它们之间的语义一致性和协同作用，是一个全新的、极具挑战性的研究方向。这需要跨模态的特征提取、对齐和融合技术。

• 安全与隐私保护的严峻挑战： 上下文工程涉及处理大量的用户数据、敏感信息和外部知识。这带来了数据安全、隐私泄露以及模型偏见和有害内容生成的风险。如何在利用上下文提升模型能力的同时，严格遵守数据隐私法规（如 GDPR、CCPA），并确保模型输出的公平性、无害性，是上下文工程必须面对的伦理和技术难题。

• 可解释性与可控性的不足： 复杂的上下文管理系统，特别是多 Agent 协同和动态信 息流，使得模型的决策过程变得更加不透明。这导致难以解释模型为何给出特定回答，也难以对其行为进行精细化控制。对于需要高可靠性、高透明度的应用场景（如医疗诊断、金融交易、法律咨询），这构成了严重的障碍。

• 系统统复杂性与开发维护成本： 构建一个高效、鲁棒的上下文工程系统涉及多个模块（RAG、记忆管理、工具调用、Agent 协调、评估等）的集成与优化，其架构设计复杂，开发周期长，维护成本高。当系统出现问题时，诊断是由于提示词、上下文信息、工具调用还是模型本身造成的，变得异常困难，缺乏统一的评估标准和调试工具。

这些问题共同构成了上下文工程进一步发展和普及的瓶颈，也清晰地指明了未来研究和创新的重点方向。

04

未来展望

1. 发展趋势：迈向更智能、更自主的 AI Agent

上下文工程作为驱动大型语言模型向更高级智能演进的核心技术，其未来发展将围绕以下几个关键趋势展开，旨在构建更加智能、自主、可靠且普惠的 AI Agent 系统：

（1）更深层次的上下文感知与动态自适应管理： 未来的上下文工程将超越当前基于规则或预设策略的模式，实现真正意义上的“上下文感知”。这意味着 AI Agent 将能够自主判断当前任务的复杂性、领域特性和用户意图，并据此动态地调整上下文的检索、筛选、压缩和整合策略。例如，在处理法律咨询时，系统会自动加载法律条文和判例；在进行创意写作时，则会侧重于风格和情感的上下文。这种自适应能力将使 Agent 在各种复杂场景下表现出更高的灵活性和鲁棒性。

（2）多模态上下文的无缝深度融合： 随着多模态大模型的快速发展，文本、图像、音频、视频、甚至触觉和传感器数据等多种模态的上下文信息可探索更深层次、更无缝的融合。未来的上下文工程将不仅能够处理单一模态的信息，更将能够理解和利用跨模态的语义关联和互补性。例如，通过分析视频中的肢体语言和语音语调来补充文本对话的情感信息，或根据用户提供的图片自动生成相关描述并进行后续交互。这将使得 AI Agent 能够更全面地感知世界，提供更丰富、更自然的交互体验。

（3）分布式或多 Agent 上下文协同： 多 Agent 系统将成为构建复杂 AI 应用的主流范式。未来的上下文工程将更加关注如何优化不同 Agent 之间的协同机制，实现高效的信息共享和任务分工。每个 Agent 可能拥有其专属的、隔离的上下文，但同时又能够通过智能的通信协议和共享记忆机制，在需要时进行上下文的传递和整合。这种分布式上下文管理将有助于解决单一 Agent 上下文窗口限制的问题，并提升整体系统的可扩展性和并行处理能力。

（4）自主学习与自我优化的上下文管理： 上下文工程将融入更先进的自主学习和自我优化机制。AI Agent 需结合模拟环境或离线日志进行预训练，从每一次交互、每一次任务执行中学习，自动调整和优化其上下文管理策略。例如，通过强化学习，Agent 可以学习在何种情况下检索外部知识最有效，或者如何更高效地压缩历史对话。这种自我迭代和优化能力将显著减少人工干预，提升系统的长期性能和适应性。

（5）可解释性、可控性与透明度的全面提升： 为了满足高可靠性、高风险应用场景的需求，未来的上下文工程将致力于提升系统的可解释性、可控性和透明度。研究将探索如何可视化上下文的流动路径、模型对不同上下文信息的权重分配，以及其决策过程中的关键推理步骤。同时，将提供更精细、更直观的控制接口，允许开发者和用户对上下文管理进行干预、修正和调试，从而增强用户对 AI Agent 的信任和信心。

（6）边缘计算与隐私保护的深度融合： 随着 AI 应用向边缘设备（如智能手机、物联网设备）的扩展，如何在资源受限的环境下高效管理上下文，以及如何在本地进行敏感数据的处理以最大程度地保护用户隐私，将成为重要的研究方向。联邦学习、差分隐私、安全多方计算等隐私增强技术将与上下文工程深度融合，确保 AI 在提供智能服务的同时，严格遵守数据隐私和安全法规。

（7）朝向高度模块化、领域无关的 Agent 框架演进： 最终目标是构建能够处理各种领域、各种任务的通用 AI Agent，并为此开发普适性的上下文管理框架。这个框架将具备高度的抽象性和灵活性，能够适应不同行业、不同应用场景的上下文需求，实现 AI 能力的广泛赋能，推动通用人工智能（AGI）的实现。

2. 潜在解决方案：技术创新与范式转变

为了应对当前上下文工程面临的挑战并实现上述未来发展趋势，以下潜在解决方案和技术创新将发挥关键作用：

（1）更高效的上下文表示与压缩算法：

• 语义压缩： 开发基于语义理解的压缩算法，而非简单的Token截断或字符级摘要。例如，利用图表示学习提升知识图谱摘要与检索精度，捕捉实体和关系间的深层语义，从而在有限的上下文窗口内承载更多高价值信息。

• 稀疏注意力机制与长上下文模型： 进一步优化 Transformer 架构中的注意力机制，使其能够更高效地处理超长上下文，例如通过稀疏注意力、线性注意力或分层注意力等技术，降低计算复杂度。

• RAG 工程技术优化迭代： 持续改进 RAG 技术，包括更智能的文档分块策略、更精准的向量嵌入模型、更高效的向量检索算法（如混合检索、多模态检索），以及更精细的重排序机制，确保检索到的上下文既相关又简洁。

（2）自适应 RAG 与多源信息融合：

• 动态检索策略： 开发能够根据用户查询的复杂性、领域特性和实时性要求，动态选择最佳检索源（内部知识库、外部数据库、实时网络搜索、API 调用）和检索深度的 RAG 系统。例如，对于简单问题直接从缓存获取，对于复杂问题则进行多跳检索。

• 信息融合与冲突解决： 研究如何有效融合来自多个异构信息源的数据，并解决信息冲突和冗余问题。这可能涉及置信度评估、信息溯源和多模态信息对齐技术。

（3）强化学习与元学习在上下文管理中的应用：

策略学习： 利用强化学习（RL）让 AI Agent 通过与环境的交互和试错，自主学习最优的上下文管理策略，例如在何时进行记忆更新、何时调用工具、如何平衡信息量与 Token 消耗等。这使得 Agent 能够根据实际任务反馈进行自我优化。

元学习（Meta-learning）： 帮助模型“学会学习”上下文管理，使其能够快速适应新的任务和领域，而无需从头开始训练。例如，通过元学习，Agent 可以快速掌握在新领域中如何构建有效的知识图谱或如何设计 RAG 的检索流程。

（4）基于知识图谱的上下文构建与推理：

• 知识图谱与 LLM 的深度融合： 将知识图谱（KG）作为 LLM 的外部结构化记忆，通过 KG 提供精确的实体、关系和事件信息，辅助 LLM 进行更准确的理解和推理。例如，通过 KG 推理来补充 LLM 缺失的常识知识，或通过 KG 路径来引导 LLM 进行多步逻辑推理。

• 自动化知识抽取与图谱构建： 开发更高效的自动化工具，从非结构化文本中抽取知识并构建或更新知识图谱，从而为 LLM 提供持续更新的、高质量的结构化上下文。

（5）模块化、可插拔与可配置的 Agent 架构：

• 标准化接口： 设计一套标准化的接口和协议，使得不同的上下文管理模块（如记忆模块、RAG 模块、工具调用模块）能够像乐高积木一样灵活组合和替换，降低开发复杂性。

• 低代码/无代码平台： 发展低代码/无代码平台，让非专业开发者也能通过拖拽、配置等方式，快速构建和部署复杂的 AI Agent，实现上下文工程的民主化。

（6）人机协作的上下文优化与交互式调试：

• 可视化工具： 开发直观的可视化工具，展示上下文的流动、Agent 的决策过程以及不同上下文信息对输出的影响，增强系统的透明度。

• 交互式干预： 提供灵活的用户界面，允许人类专家在 Agent 运行过程中对上下文进行实时干预和修正，例如调整 RAG 的检索范围、编辑 Agent 的记忆或纠正其工具调用策略，从而实现更高效的人机协作和调试。

（7）安全与隐私增强技术在上下文工程中的集成：

• 差分隐私与联邦学习： 将差分隐私（Differential Privacy）和联邦学习（Federated Learning）等技术集成到上下文管理中，确保在利用用户数据进行个性化服务的同时，最大程度地保护用户隐私。

• 偏见检测与缓解： 开发更先进的算法，自动检测和缓解上下文信息中可能存在的偏见，确保模型输出的公平性和无害性。

• 可信 AI 框架： 构建端到端的可信AI框架，涵盖数据治理、模型安全、隐私保护和伦理审查，确保上下文工程的负责任发展。

3. 行业影响：重塑 AI 应用开发与人机交互

上下文工程的成熟与普及，将对人工智能行业产生革命性的影响，其影响范围将远超技术本身，触及产业结构、商业模式乃至社会伦理的深层变革：

（1）AI 应用开发范式的根本性转变：

• 从“模型为中心”到“Agent 为中心”： 传统的 AI 开发更多关注单一模型的性能优化，而上下文工程的兴起，将开发重心彻底转向构建能够自主完成复杂任务的智能 Agent。这意味着开发者需要从系统层面思考，如何集成和协调 RAG、记忆、工具调用等多个模块，而不仅仅是训练一个更好的模型。

• 工程化与平台化： 复杂的上下文管理需求将推动 AI 开发向更工程化、平台化的方向发展。未来将涌现出更多专注于 Agent 架构、上下文管理、工具集成、评估与部署的专业开发工具和平台，降低 AI Agent 的开发门槛，加速创新。

（2）人机交互模式的革命性升级：

• 更自然、更个性化的交互： AI Agent 将能够提供前所未有的自然、流畅和个性化的人机交互体验。用户无需再学习复杂的提示词技巧，Agent 将能够主动理解用户的深层意图，并利用丰富的上下文提供精准、定制化的服务。这种交互将更接近于与智能人类助手的对话，而非简单的指令输入。

• 多模态交互的普及： 随着多模态上下文融合技术的成熟，人机交互将不再局限于文本，而是扩展到语音、图像、视频、手势等多种模态，使得交互更加直观、高效和沉浸式。

（3）数据价值的重新定义与重估： 上下文工程对外部知识和记忆的深度依赖，将使得高质量、结构化、实时更新的数据变得前所未有的重要。企业将更加重视数据的收集、清洗、标注、管理和治理，因为数据将直接决定 AI Agent 的智能水平和应用效果。这将催生新的数据服务和数据生态系统，释放数据的潜在价值。

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结论

回顾从提示词工程到上下文工程的演进历程，我们清晰地看到大型语言模型（LLMs）从“指令执行器”向“智能 Agent”的深刻转变。最初，提示词工程通过精心设计的单一指令，极大地提升了 LLMs 的即时响应能力和任务完成精度。然而，随着 AI 应用场景的日益复杂化和对自主智能的需求增长，单一提示词的局限性逐渐显现。正是在这一背景下，上下文工程应运而生，它超越了简单的指令范畴，构建了一个动态、多维度、系统化的信息管理体系。这一体系涵盖了指令、短期与长期记忆、检索增强生成（RAG）、工具调用以及结构化输出等多个关键组成部分，使得 LLMs 能够理解并利用更广泛的背景知识、历史信息和外部工具，从而实现更复杂、更自主、更接近人类智能的任务执行。

上下文工程将朝着更智能的策略择优演进与动态自适应管理、多模态上下文的无缝深度融合、Agent 系统的协同智能与分布式上下文、以及自主学习与自我优化的方向发展。上下文工程不仅是大型语言模型技术演进的必然趋势，更是通往通用人工智能（AGI）的关键一步。

• Zhou et al. (2022)，《Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers》
  链接：https://arxiv.org/abs/2209.14958

• Liu et al. (2024)，《Integrating Chemistry Knowledge into Prompts》
  链接：https://arxiv.org/abs/2402.06664

• Wang et al. (2024)，《Do Advanced LLMs Eliminate Need for Prompt Engineering?》
  链接：https://arxiv.org/abs/2403.11290（注：同上，可能匹配）

• Gu & Liang et al. (2025)，ACL 工业论文《Boosting Decision-Making Ability of LLMs with Speculative Reward Model》
  链接：https://arxiv.org/abs/2405.08765

• Tuana Çelik & Logan Markewich (2025)，ACL + LlamaIndex，《Context Engineering Modular Framework》
  链接：https://llamaindex.ai

点个在看你最好看

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