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上下文工程是优化提供给大语言模型的tokens效用以获得更佳结果的方法。随着LLM应用复杂化，仅靠提示词工程已不够。上下文工程面临上下文腐蚀和有限注意力预算的挑战。其目标是使用少而高信号密度的tokens。实践包括：设计清晰系统提示词、定义职责单一的工具、提供精选示例、采用"按需查阅"的JIT模式，以及为长时程任务设计记忆辅助。这些方法帮助AI在长时间交互中保持连贯性和目标感。

上下文是指在对大语言模型（LLM）进行采样时所包含的那组 tokens。如何优化这组tokens的效用，得到更想要的结果，便是上下文工程。

下图说明了提示词工程和上下文工程的区别，提示词工程基于单轮查询，上下文窗口包含两样东西，系统提示词和用户消息，模型只能基于它训练时的知识和你当前输入的这段话来回答。然而随着大语言模型应用变得越来越复杂时，仅仅写好提示词已经不够了，如何给AI构建一个大脑与工作环境便是上下文工程的作用。

为什么上下文工程如此重要：当LLM处理的tokens规模越来越大，模型从上下文中准确回忆信息的能力反而下降——上下文腐蚀。此外，LLM 也有一笔“注意力预算”。每新增一个 token，都会消耗这笔预算的一部分，因此我们更需要谨慎地筛选哪些 tokens 应该被提供给 LLM。

特别是在位置编码技术的使用，虽然能让模型在推理时适配比模型更长的序列，然而牺牲部分对 token 位置的精确理解。模型在处理长上下文时，相较短上下文，在信息检索与长程推理上的精度会有所下降。

在“有限注意力预算”的约束下，优秀的上下文工程目标是：用尽可能少、但高信号密度的 tokens，最大化获得期望结果的概率。

对于系统提示词，语言清晰、直白，信息层级把握在“刚刚好”的高度。

对于工具的定义，既要返回token 友好的信息，又要鼓励高效的智能体行为，工具应职责单一、相互低重叠，接口语义清晰，入参描述明确、无歧义，充分发挥模型擅长的表达与推理能力。入参描述明确、无歧义，充分发挥模型擅长的表达与推理能力。

对于Few-shot：始终推荐提供示例，但不建议把“所有边界条件”的罗列一股脑塞进提示。请精挑细选一组多样且典型的示例，直接画像“期望行为”。

让AI学会“按需查阅”而不是“死记硬背”。 现在的工程实践正在从“把所有资料一次性塞进提示词”转变为让AI“在工作时自己去查”。就像人类工作不会先把整个图书馆背下来，而是根据文件名或目录（元数据）判断价值，需要细节时再调用工具去读取。这种“及时上下文（JIT）”模式虽然运行稍慢，但能通过“混合策略”（预置少量核心资料+允许自主探索）极大减少无关信息的干扰，让AI能像专家一样通过渐进式探索来解决复杂问题。用工程手段帮助AI在“持久战”中保持清醒。

面对长时程任务，单纯扩大上下文窗口并不能解决所有问题，还需要给AI设计“记忆辅助”。主要有三招：一是“压缩整合”，像电视剧“前情提要”一样定期总结旧对话并重启新窗口；二是“结构化笔记”，让AI在外部文件里维护一个待办清单或备忘录，随时校准进度；三是“子代理架构”，让主AI负责统筹，派子AI去处理繁杂的搜索任务并只汇报结果。这些方法能确保AI在长时间交互中始终维持连贯性和目标感。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

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