火爆硅谷的Context Engineering
当你在ChatGPT中输入指令时，你已经接触了最基础的提示工程（Prompt Engineering）。但随着AI应用向复杂化、长期化、自主化发展，一个新的概念——Context Engineering（上下文工程）正迅速成为焦点。
概念起源：硅谷领袖的集体觉醒
，Shopify CEO Tobias Lütke在推特上首次提出：“我更喜欢用‘上下文工程’代替‘提示工程’，它更贴切地描述了核心技能——为任务提供完整背景信息，让大模型合理解决问题的艺术。”
这一观点迅速获得AI界技术领袖的共鸣。前OpenAI研究员、特斯拉AI负责人Andrej Karpathy转发并附上“+1”支持，进一步阐释道：“在工业级LLM应用中，上下文工程才是关键——一门既讲科学又讲直觉的技术活，要把上下文窗口精确填入下一步所需信息。”
技术引爆点：IBM的突破性实验
IBM苏黎世研究院的实验为概念提供了学术合法性。研究者向GPT-4.1注入结构化认知工具后，在AIME2024数学竞赛数据集上的准确率从26.7%跃升至43.3%，性能提升61.4%，几乎追平OpenAI的o1-preview模型（44.6%） 这一突破性成果彻底回击了“造新词”的质疑。
它与Prompt Engineering是什么关系？它为何如此重要？本文将清晰拆解其核心概念、技术实现与价值。
Prompt Engineering, In-context Learning 与Context Engineering 辨析
理解Context Engineering，需要先明确它与两个密切关联概念的区别与联系：
提示工程 (Prompt Engineering - PE):
定义：设计和优化单次输入给AI模型的指令/提示（Prompt）的过程。
目标：让模型准确理解用户当前意图，并产生期望的输出。
核心：是静态的、一次性的。如同精心设计一个问题或命令。
技巧：明确指令、提供示例、结构化输入、控制风格等。
上下文学习 (In-Context Learning - ICL):
零样本学习 (Zero-shot Learning):不提供任务示例，仅靠指令和模型预训练知识进行推理。 (e.g., “将‘你好’翻译成英语” -> “Hello”)。
少样本学习 (Few-shot Learning):在提示中提供少量（通常2-5个）任务示例，引导模型模仿执行新任务。 (e.g., 给几个中英翻译对后，让模型翻译新句子)。
定义：大型语言模型（LLM）的核心能力，指模型利用当前提示中提供的信息（上下文）来完成任务，而无需更新其内部权重（即不进行微调）。
主要形式：
核心：PE是利用ICL能力的主要手段。ICL的效果高度依赖于PE提供的上下文质量。ICL本身也是静态的，依赖于单次输入的内容。
上下文工程 (Context Engineering - CE):
包含与超越：CE包含了优秀的PE实践（设计清晰指令、提供有效示例），但其范围远不止于此。
解决静态局限：PE和基于PE的ICL本质上是静态的。它们无法适应长期运行(Long Run)的自主(Autonomous)任务中不断变化的环境和状态。CE正是为解决这一核心局限而生。
动态构建：CE的核心价值在于“动态构建”上下文。
定义：动态地为AI模型（尤其是运行中的智能体Agent）构建、管理和优化其执行任务所需的完整上下文信息的科学与工程实践。
核心：超越了单次、静态的提示优化。它关注的是在任务/对话进行过程中，如何根据当前状态和变化，实时、动态地决定哪些信息需要被放入模型有限的上下文窗口（Context Window）中。
Context Engineering兴起的核心：动态上下文构建
为什么需要Context Engineering？核心在于解决传统PE/ICL在复杂、持续、自主任务中的不足：
任务状态变化：在长对话或多步骤任务中，目标和环境会不断演变。
信息过载：长期运行会产生海量历史信息，无法全部放入有限上下文窗口。
实时性需求：需要接入最新数据或外部工具结果。
自我适应性：智能体需要根据反馈调整自身行为或策略。
Context Engineering的核心任务就是：根据对话/任务的当前状态和变化，动态地构建最相关、最有效的当前上下文窗口。这主要通过以下关键技术实现：
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation - RAG):
原理：当用户提出查询或任务时，智能体实时从外部知识库（向量数据库、文档库、知识图谱等）检索与当前问题最相关的信息片段。
作用：将检索到的信息动态注入上下文，为模型提供最新、准确、具体的背景知识，解决模型知识陈旧和“幻觉”问题。
示例：回答公司最新季度财报问题时，自动检索并注入刚发布的财报摘要或关键数据点。
工具调用 (Tool Calling / Function Calling):
原理：智能体识别用户请求中需要外部能力（计算、查询、操作等）的部分，动态调用预定义的API/函数（如搜索引擎、计算器、日历API、数据库查询等）。
作用：将工具调用的输入请求和返回结果动态地整合进上下文，极大地扩展了模型的能力边界，使其能处理实时数据、执行具体操作。
示例：用户问“明天下午3点我老板有空开会吗？”，智能体调用日历API查询老板日程，并将查询结果（有空/没空/替代时间）注入上下文，据此回复用户。
智能体记忆 (Agent Memory):
短期记忆 (Short-term Memory):管理当前会话/任务链中的状态、中间结果、用户意图等。通常较易失。
长期记忆 (Long-term Memory):持久化存储跨会话的关键信息、用户偏好、任务知识等。需要高效的存储、索引和检索机制（常结合RAG实现）。
原理：设计短期和长期记忆机制，智能地存储、组织和召回任务相关的历史信息。
作用：根据当前任务需求，从记忆库中动态检索并注入最相关的历史片段，维持智能体的连贯性和个性化。
挑战与前沿：处理超长上下文（如支持百万Token的模型）、记忆摘要技术、基于重要性/相关性筛选记忆是关键研究方向
PE和CE者本质是“问话艺术” vs “环境构建科学”的差异
| 维度 | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| 目标 | ||
| 关键技术 | ||
| 适用场景 | ||
| 失败归因 |
Context Engineering 的终极目标不仅是构建数据上下文，甚至能实现指令上下文的动态优化，推动智能体向自适应性(Self-adaptive)和自我改进(Self-improvement)演进：
动态提示/指令调整：基于任务进展、用户反馈或观察到的模型行为，智能地调整后续步骤的提示指令或策略。例如：
发现模型输出冗长时，自动在后续提示中加入“请简洁回答”的要求。
在解决复杂推理问题时，根据中间步骤的成败动态切换不同的提示策略（如从思维链CoT切换到思维树ToT）。
自我改进的实现：结合上述技术和强化学习（RL）等机制：
PromptWizard等框架：让LLM基于自身输出结果进行“自我批评”，生成改进建议，并迭代优化提示。实现提示的自动化工程。
Promptbreeder等技术：采用进化算法，让提示在代际更替中不断优化（“自我参照”），在数学推理等任务上显著超越静态提示方法。
记忆驱动的优化：分析长期记忆中的成功/失败案例，自动总结出更有效的提示模板或行动策略。
简言之：Prompt Engineering 教会AI“如何回答一个问题”，而Context Engineering 则为持续工作的AI智能体构建了“理解当下情境并自主行动”的动态环境。它是构建真正实用、强大、自主AI Agent 不可或缺的核心工程能力。随着智能体应用的爆发，掌握Context Engineering 将成为AI专业人士的关键竞争力。
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