AI大模型上下文工程：Context Engineering爆火！唤醒大模型“心智”，AI智能体落地的关键武器来了-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Android23333/article/details/149605041

前言

随着大语言模型（LLM）能力的不断跃升，AI 智能体正在从纯对话系统迈向更复杂的多轮推理、多工具协同与长期任务执行。

而支撑这一演化的“幕后主角”，正是一个技术门槛日益提升的新领域：上下文工程（Context Engineering）。继 Vibe Coding（氛围编程）火了之后，AI圈又迎来一股新的技术热潮。

这一次，是由前特斯拉 AI 总监、深度学习布道者 Andrej Karpathy 亲自点燃的火。他在一次演讲中强调：“如果你想真正掌控一个大语言模型的行为，不是去微调权重，而是掌控它的‘心智世界’——你提供给它的上下文。”

在构建 AI 智能体的过程中，“上下文”不仅仅是几个提示词的组合，更是构成其“认知宇宙”的核心素材。它包含模型当前能“看到”的信息（如任务指令、外部知识、历史轨迹），也决定了模型“如何看到”（结构化与否）、“何时看到”（静态注入或动态更新）。

正如 Andrej Karpathy 所说：“LLM 是新的计算平台，模型本体就像 CPU，而上下文窗口就像 RAM。你无法重新训练模型每次适配具体任务，但你可以用上下文工程去控制它‘思考的材料’。”

于是，一个全新的工程范式被推上风口浪尖：****Context Engineering（上下文工程）。

上下文工程是一门集艺术与科学于一体的学问，目标是高效填充 LLM 的上下文窗口，使其在每一步任务执行中都拥有“刚刚好”的信息量。它不仅涉及信息的选择、组织与注入方式，还关注上下文的动态性、可扩展性与准确性。

具体而言，构建 AI 智能体过程中所涉及的上下文类型包括：

指令：提示词、少样本示例、工具描述、系统角色设定等；
知识：结构化事实、外部知识库（通过RAG注入）或语义记忆；
工具反馈：函数调用、API 返回值、插件响应等多模态中间结果；
历史轨迹：对话上下文、用户输入记录、策略路径等。

由于 LLM 的上下文窗口资源有限（即使扩展至百万 tokens 也依旧存在边界），不加选择地注入上下文将导致成本上升、响应延迟、性能退化甚至幻觉增强。因此，对上下文的管理与设计，必须借助系统化策略。

四大上下文工程策略详解：写、选、压缩、隔离。

1. 写上下文（Write Context）

写上下文是指将关键任务信息保存在上下文窗口之外，但又可被模型间接利用的手段，类似人类“写便签”、“做笔记”的行为。

便签（Scratchpads）：Anthropic 提出的研究显示，AI 智能体通过工具调用或状态字段记录计划信息，可帮助其在任务过程中持久化策略、参数或状态。例如，研究人员将超过 20 万 tokens 的长任务拆解为阶段性步骤，并通过便签记录每一阶段决策，从而避免窗口溢出。
记忆（Memory）：指 AI 智能体自动从多轮历史对话中提取高价值事实（语义记忆）、行为流程（程序记忆）、案例轨迹（情景记忆）并长期保留。这一机制已被 ChatGPT、Cursor、Windsurf 等集成，用于实现“个性化响应”。如 ChatGPT 能记住用户的写作风格和工作场景，并在未来会话中主动融合。

2. 选上下文（Select Context）

选上下文是将最相关的信息拉入当前上下文窗口。它是上下文工程中最典型的动态部分，涵盖便签、记忆、工具与知识四种维度：

记忆选择：如 Claude Code 使用 CLAUDE.md 文件、Cursor 使用 config rules，用于提供始终注入的规则性知识。对于海量语义记忆，ChatGPT 结合知识图谱与向量索引过滤调用内容，但仍存在“意外注入”问题（如 Simon Willison 遭遇 AI 自动泄露位置信息）。
工具选择：大模型面对多种工具时，可能会因描述相似产生混淆。RAG-MCP 架构通过将工具说明索引入库，仅检索任务相关的工具描述，实验证明工具选择准确率提高 3 倍。
知识选择（RAG）：以 Windsurf 为例，其代码 RAG 架构并非简单做文本嵌入，而是结合 AST 分块、语义重排、多源索引等手段，在千万行代码中快速定位任务相关逻辑模块，从而大幅提升智能体响应的专业度。

3. 压缩上下文（Compress Context）

压缩上下文用于精简冗余 tokens，通过“摘要”和“修剪”两类方式实现：

上下文摘要（Summarization）：Claude Code 在上下文窗口使用率达到 95% 后会自动对对话轨迹进行总结，再替代注入。这种方式可以采用递归摘要、层次摘要等策略，也可以训练微调模型用于关键事件提取。
上下文修剪（Trimming）：使用规则剔除老旧、无效或冲突上下文。例如清除最早回合信息、剔除中间无关路径等。这种策略操作简便，在工具调用频繁或成本敏感场景中尤为常用。

4. 隔离上下文（Isolate Context）

隔离上下文是将任务上下文拆分为多个“独立空间”，实现多 Agent 协作、环境分区或状态模块化：

多智能体架构（Multi-Agent）：如 OpenAI Swarm 和 Anthropic 多智能体团队研究，每个子 Agent 管理自己的上下文、工具与指令，适用于分布式复杂任务。实验显示，相较单体 Agent，这种模式响应准确率显著提高，尽管 token 使用量高达单 Agent 的 15 倍。
环境隔离（Environment Isolation）：Hugging Face CodeAgent 架构将代码工具执行放入沙箱环境，工具调用参数与返回值在沙箱中完成状态隔离，仅返回结果注入 LLM，从而防止上下文污染。
运行时状态对象（State Object）：以 LangGraph 为例，系统状态由结构化字段组成。开发者可精确控制哪些字段在每步注入模型，哪些信息保持隔离，仅在特定回合暴露，从而实现“动态上下文管理”。

上下文工程已逐步成为 AI 智能体设计的核心工程分支。无论是 Anthropic 的研究，OpenAI 的产品落地，还是 LangChain/LangGraph 等开发框架的演进，都在强调一个趋势：

上下文，不只是提示词，它是智能体的“工作内存”、“知识总线”与“行为约束”。

未来，随着工具生态扩张、多模态输入爆发与任务持续增长，AI 智能体的上下文管理将走向更自动化、更智能、更语义化。

Context Engineering 将从人工手工选择，进化为“智能上下文调度器”，成为每一个 AI 开发者的核心能力之一。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
在这里插入图片描述
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。