继提示词工程、RAG技术浪潮后，LangChain领域中上下文工程正成为新的热门方向!

关注

原创最新推荐文章于 2026-08-07 16:16:01 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型工程三驾马车：Prompt Engineering、Context Engineering 与 Harness Engineering 深度解析 Prompt Engineering（提示词工程）是指通过精心设计输入文本（Prompt），引导大语言模型产生更准确、更有用、更符合预期输出的技术与方法论。同一个模型，面对不同的提问方式，会给出截然不同的答案。提示词工程师的任务，就是找到那个"最优提问方式"。Context Engineering（上下文工程）是指系统性地设计、管理和优化输入给大语言模型的上下文信息，以最大化模型在特定任务中的效能。如果说 Prompt Engineering 关注的是"说什么。阅读详情

身处AI浪潮之中，提示词工程、RAG、记忆这些术语或许已不陌生，但上下文工程（context engineering）这一领域却尚未引起广泛关注。上下文工程（context engineering）这一领域却尚未引起广泛关注。

事实上，上下文工程并非新兴概念，近两年来众多智能体开发者始终对其保持密切关注。至于它与提示词工程、RAG等技术的关联及重要性，可通过以下图表一目了然地呈现。

在传统提示工程里，开发者往往聚焦于精心雕琢提示语，盼着借此获取更优答案。但随应用复杂度持续攀升，单纯依靠提示难以适配现代智能体需求的问题，渐渐凸显出来。到如今为智能体提供完整、结构化的上下文信息，其重要性已远超那些精巧设计的提示词。

一言以蔽之，上下文工程就是为满足上述需求才出现的。

简单来说，上下文工程就是构建动态系统，把合适的信息和工具，按正确格式提供给LLM，使LLM可以合理完成任务。

多数情形下，智能体执行任务不尽人意，核心缘由是没把恰当的上下文、指令和工具传递给模型。LLM 应用正从单纯的提示，过渡到更复杂、动态的智能系统形态。

基于以上原因，上下文工程已成为AI工程师提升专业能力的重点发展方向。

上下文工程的具体定义是什么？

上下文工程致力于构建灵活可变的系统，通过精准匹配信息格式，为大语言模型（LLM）供给有效的信息与工具资源，从而助力其顺利达成任务目标。

上下文工程可视为一套完整的系统解决方案。随着智能体应用场景日趋复杂，其上下文信息来源愈发多元，既包含开发者构建的基础框架、用户动态输入，也涵盖历史交互痕迹、工具运行结果及第三方数据等。若想实现这些信息的有序整合与高效利用，必然需要一套复杂且专业的系统支撑。

上下文工程具有动态特性。由于大量上下文信息处于持续变化、实时生成的状态，因此在构建最终提示时，不能依赖固定的静态模板，而需要采用动态化的逻辑来应对。

准确信息的提供至关重要。智能体系统运行效果差，最常见的症结就在于缺失正确的上下文。大语言模型（LLM）无法洞悉人类思维，所以必须向其明确传递精准信息。毕竟在信息处理中，输入质量直接决定输出结果，低质量的输入只能换来毫无价值的反馈。

合理的工具支持是必要条件。由于LLM无法单纯依靠输入数据解决全部问题，在这些超出其原生能力范围的任务场景下，若想充分发挥LLM的效能，就需要为其配备适用的工具。无论是用于信息获取、任务执行，还是其他中间环节的辅助，这些工具都至关重要。可以说，在优化LLM任务处理能力方面，工具配备与信息供给同样关键。

规范的格式是交互基础。和人际沟通需注意表达逻辑类似，与LLM进行交互时，信息传递格式至关重要。特别是在LLM调用工具的过程中，规范设置工具的输入参数，是保障工具正常运作的必要条件。

上下文工程重要性工程在哪里？

在智能体系统运行失效的场景中，LLM通常是问题的关键所在。基于第一性原理进行深度拆解，LLM的错误可归因于两个核心因素:

一方面底层模型自身有漏洞，另一方面是模型能力不足以支撑任务。

底层模型在上下文传递环节出现缺失或偏差，使得最终输出无法达到预期的正确性。

伴随技术的不断精进，更多时候（特别是当模型变得更为强大时），模型错误多由第二个原因引发。致使模型性能降低的上下文传递问题，一般由以下因素导致：

上下文的缺失意味着模型未能接收到做出正确判断所需的完整信息。毕竟模型无法洞悉人类思维，若缺乏正确的上下文输入，它根本无法感知相关信息。

若上下文格式不正确，就会影响模型表现。这和人类沟通同理，表达形式会决定交流效果——数据传递给模型时，其格式精准度直接关系到模型的输出结果。

下文工程和提示工程不同点具体是什么?

为什么要推动从提示工程到上下文工程的变革？在智能模型发展的早期阶段，开发者往往将重心放在设计巧妙的提示词上，试图借此优化模型输出。但随着应用场景的复杂化，如今愈发明确：唯有提供完整、结构化的上下文信息，才能满足复杂任务需求，这远比精巧的提示措辞更具价值。

提示工程本质上是上下文工程的一个分支。即使手头有完整的上下文信息，如何将其组合成有效的提示仍是关键。二者的本质区别在于，提示工程聚焦于单个输入数据的优化，而上下文工程则需要管理动态数据集，并进行正确的格式处理。

上下文的重要内容之一，便是指导LLM具体表现的核心指令。实际上，这一要素在提示工程中也发挥着关键作用。

优质的上下文工程应当涵盖：

关于工具的应用：智能体在检索外部信息时，需要依赖特定工具实现数据获取；而工具反馈的信息，必须经过格式调整，确保LLM能够准确理解并处理。

短期记忆管理：在长时间对话过程中创建对话内容的精简摘要，便在后续交互中调用。

关于长期记忆：一旦用户在之前的交流中表明过喜好倾向，就应当提取并利用这些数据。

提示工程设计：在生成提示信息时，要将智能体的操作要求进行清晰、完整的表述。

信息检索：通过动态方式获取相关数据，并在激活LLM前将信息补充到提示语句内。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

在这里插入图片描述