揭秘！爆火的“上下文工程”，到底比“Prompt Engineering”高明在哪？

摘要：“上下文工程”（Context Engineering）是近期AI圈又一个爆火的名词。“上下文工程”是个啥，跟“提示词工程”（Prompt Engineering）有什么区别，有什么魅力让那么多大佬都为之发声？

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“上下文工程”（Context Engineering）的来源

最早是Shopify CEO Tobi Lutke 在 Twitter上发了一个帖子：

“我更喜欢用‘上下文工程’来代替‘提示词工程’这个词。它更贴切地描述了核心技能：为任务提供足够的上下文，让大语言模型有可能得出合理解答的艺术。”

这条推文迅速引发共鸣，连 AI 界技术大牛、前 OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 也转发附上了“+1”以示认同。

Andrej Karpathy 写道：

支持用 “上下文工程” 替代 “提示工程”。

人们会把提示和日常使用大语言模型（LLM）时给出的简短任务描述联系起来。但在每一个工业级的 LLM 应用中，上下文工程是一门精妙的艺术与科学，它要为下一步在上下文窗口中填入恰到好处的信息。说它是科学，是因为做好这件事需要涉及任务描述与解释、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、压缩…… 信息太少或形式不对，LLM 就没有实现最佳性能的合适上下文；信息太多或太不相关，LLM 的成本可能会上升，性能也可能下降。做好这件事绝非易事。说它是艺术，是因为它需要围绕人们对 LLM “心理” 的直觉来引导。

除了上下文工程本身，一个 LLM 应用还必须：

• 恰当地将问题拆解为控制流
• 恰当地打包上下文窗口
• 调用合适类型和能力的 LLM
• 处理生成 - 验证的用户界面 / 用户体验（UI/UX）流程
• 还有更多 —— 护栏、安全、评估、并行、预取……

因此，上下文工程只是一个新兴的、复杂的软件层中的一小部分，这个软件层将单个 LLM 调用（以及更多其他内容）协调成完整的 LLM 应用。“ChatGPT 包装器” 这个说法已经过时了，而且真的、真的是错误的。

先搞懂“上下文工程”是个啥

你跟人聊天时，不用把所有事从头说，对方能通过 “上下文”（比如你们之前聊的内容、当下的场景）懂你没说透的话。但机器天生没这本事 —— 它只能处理 “明明白白喂给它的信息”。

所以 “上下文工程” 本质就是：帮机器把混乱的、零散的 “情况信息”（比如你说的话、你的操作记录、环境数据）整理成它能懂的样子，让它准确理解你的意图，甚至主动配合你做事。

我们可以看看国外博主举的一个例子。

若让 AI 助手根据一封简单邮件安排会议，邮件内容是：

“嘿，只是确认下你明天是否有空，咱们快速同步下。”

“简易演示版” 智能体的上下文信息很匮乏。它只能看到用户的这一请求，其他信息一概没有。它的代码或许功能完好 —— 能调用大语言模型并得到响应，但输出结果既没帮助，还显得机械：

“感谢你的留言。我明天有空，请问你想定在什么时间？”

而 “惊艳版” 智能体，靠的是丰富的上下文驱动。这类智能体的代码，核心作用不是琢磨 “该怎么回复”，而是收集大语言模型完成任务所需的信息。在调用大语言模型前，你需要扩展上下文，加入这些内容：

• 你的日历信息（显示你当天已约满）；
• 你和对方过往的邮件记录（确定用非正式的沟通语气）；
• 你的联系人列表（明确对方是核心合作伙伴）；
• 发送会议邀请、发送邮件等可用工具。

做好这些后，就能生成这样的回复：

“嘿，吉姆！我明天的日程排满了，一整天都没空档。要是周四上午对你方便的话，我那天有空。我已经发了会议邀请，你看看合适不，记得告诉我一声。”

这种 “惊艳效果”，不靠更智能的模型，也不靠更巧妙的算法，关键是为特定任务提供了恰当的上下文。这正是语境工程的价值所在。智能体出问题，不只是模型的问题，更多时候是上下文没做好的问题。

“上下文”包括哪些

要理解上下文工程，我们必须首先扩展“上下文”的定义。它不仅仅是你发送给大语言模型的单个提示词。可以把它看作是模型在生成响应之前所看到的所有信息。

1. 指令 / 系统提示（Instructions / System Prompt）

定义模型在对话过程中行为模式的初始指令集合。可包含对话规则、任务示例、角色设定等关键信息，为模型划定响应框架。

2. 用户提示（User Prompt）

用户当前提出的即时需求，可能是具体任务，也可能是待解答的问题。是触发模型生成响应的直接信号，通常是单次交互中的核心诉求。

3. 状态 / 历史（短期记忆）（State / History）

当前对话的完整记录，包括从交互开始到此刻的所有用户输入与模型回复。帮助模型衔接上下文，避免重复信息，确保对话逻辑连贯。

4. 长期记忆（Long-Term Memory）

通过多次历史对话积累的持久知识库。内容涵盖用户偏好、过往项目总结，以及明确要求模型留存、供后续使用的关键信息。

5. 检索到的信息（RAG）（Retrieved Information）

用于解答特定问题的外部信息资源。包括实时更新的知识、文档库中的相关内容、数据库或 API 接口返回的数据。

6. 可用工具（Available Tools）

模型有权调用的所有功能或内置工具的说明。例如库存查询（check_inventory）、邮件发送（send_email）等工具的调用规则与参数定义。

7. 结构化输出（Structured Output）

对模型响应格式的明确要求。常见形式包括 JSON 对象、表格、特定模板等，确保输出内容规范、可直接使用。

“提示词工程”和“上下文工程”有什么区别

随着大语言模型底层能力的不断突破，我们对如何更好地用好模型的关注也正从提示词的微调，逐渐转向对上下文的理解、管理与动态构建。

上下文工程是提示词工程的自然延伸。

提示词工程是起点，上下文工程则是让它走得更远的路。我们可以预设提示词来激发模型潜力，但能否持续发挥作用，最终还要看上下文工程能否构建出精准、动态、可扩展的输入。

Anthropic近期发布的文章《Effective Context Engineering for AI Agents》，我们可以从文章中提出的两个维度来理解提示工程与上下文工程的区别：

• 提示词工程（Prompt Engineering）：关注如何撰写清晰、具体的指令，以引导模型在单次交互中准确完成任务。它更偏向于战术层面的优化，强调的是“告诉模型做什么”。
• 上下文工程（Context Engineering）：则是更具战略性的规划，关注在整个任务生命周期中，如何为模型提供最合适的信息资源。它不仅包括初始提示词，还涵盖工具定义、对话历史、外部知识库、任务中间状态等多种信息元素。其目标是构建一个动态、可控的信息环境，使Agent在复杂任务中具备更强的连贯性、适应性与鲁棒性。

简而言之，提示工程是“如何说”，而上下文工程是“说什么、何时说、如何组织这些信息”。前者解决的是交互的精度问题，后者则关乎整个智能体系统的架构与信息流动效率。

维度	Prompt Engineering	Context Engineering
范围	单次交互的指令优化	全生命周期的上下文管理
信息流动	静态输入 - 输出	检索→处理→管理的动态循环
技术组件	文本模板、示例选择	RAG + 工具调用 + 记忆系统 + 多模态融合
状态维护	无状态	支持跨会话持久化 (如版本控制)
适用场景	简单单轮任务	复杂长周期应用 (如软件开发、医疗诊断)

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总结

上下文工程 是大模型应用从 “玩具” 到 “生产工具” 的关键转折点，它通过系统性构建动态上下文生态，解决了传统提示工程在长周期任务、多模态整合和大规模部署中的根本瓶颈。

• 对开发者而言，掌握 上下文工程 意味着能够:
• 设计更高效的 AI 系统 (降低成本同时提升性能)
• 构建更复杂的应用 (如医疗诊断、金融分析、软件开发)
• 实现真正的人机协同 (而非简单交互)

“未来的 AI 竞争，不再是模型参数的竞赛，而是上下文管理能力的比拼。”

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