保姆级教程！手把手带你吃透上下文工程，核心技巧+避坑指南+代码示例！

上下文工程（Context Engineering，简称 C.E.）是一个系统性的学科，旨在设计、优化和管理提供给大型语言模型（LLMs）的信息载体，从而提升模型性能。

上下文工程的分类法主要可以从两个维度进行详细阐述：技术实现维度（基础组件与系统实现）和功能目的维度（上下文类别与操作策略）。

一、 技术分类法：基础组件与系统实现

一项对超过 1400 篇研究论文进行的系统分析建立了一个统一的分类框架，将上下文工程分解为基础组件（Foundational Components）及其集成的系统实现（System Implementations）。

1. 基础组件 (Foundational Components)

基础组件侧重于对上下文信息进行操作和管理的核心技术机制。

编号	基础组件名称	核心关注点及内容
(1)	上下文检索与生成 (Context Retrieval and Generation)	涵盖基于提示词的生成（prompt-based generation，例如思维链 Chain-of-Thought）以及外部知识获取（External Knowledge Acquisition）。该类别还包括动态上下文组装 (Dynamic Context Assembly)
(2)	上下文处理 (Context Processing)	解决长期序列处理、自我精炼（Self-refinement）和结构化信息集成。例如，用于处理长上下文的 Mamba、LongNet 等模型架构，以及 Reflexion 等自我精炼机制。
(3)	上下文管理 (Context Management)	涵盖内存层次结构（Memory Hierarchies）、压缩（Compression）和优化。这包括上下文压缩技术、KV 缓存管理以及上下文窗口管理。

2. 系统实现 (System Implementations)

系统实现描述了如何将上述基础组件架构性地集成到复杂的智能系统中。

编号	系统实现名称	核心架构特点及内容
(1)	检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)	包括模块化 RAG 架构 (Modular RAG Architectures)、Agentic RAG 系统 (Agentic RAG Systems) 和图增强 RAG (Graph-Enhanced RAG)。
(2)	内存系统 (Memory Systems)	使得系统能够进行持久化交互。例如，MemGPT 和 MemoryBank 等。
(3)	工具集成推理 (Tool-Integrated Reasoning)	允许 LLM 进行函数调用和环境交互。例如 ReAct 和 Toolformer，MCP等。
(4)	多智能体系统 (Multi-Agent Systems)	协调通信和编排，例如利用通信协议 (Communication Protocols) 和协调策略 (Coordination Strategies)。

二、 功能分类法：上下文类别与操作策略

在实践层面，上下文可以根据其在任务中扮演的角色进行分类，而上下文工程则可以根据其操作内容分为四大策略。

1. 上下文的核心类别 (Context Categories)

上下文是提供给大语言模型（LLMs）的，用于完成下一步推理或生成任务的全部信息的集合。这些信息可分为三类：

• 指导性上下文 (Directive/Instructional Context)：

◦ 核心功能： 指导模型“做什么”以及“如何做”，为模型的行为设定框架、目标和规则。

◦ 实践关系： 提示词工程主要优化此类上下文。

◦ 内容包括： 系统提示词（System Prompts）、任务描述、少样本示例（Few-Shot Examples）以及输出格式定义。

• 信息性上下文 (Informational Context)：

◦ 核心功能： 告诉模型“需要知道什么知识”，提供解决问题所必需的事实、数据和知识。

◦ 内容包括： 检索增强生成（RAG）获取的知识，以及模型的记忆（分为短期记忆、长期记忆，以及 Scratchpad/思考本等）。

• 行动性上下文 (Actionable Context)：

◦ 核心功能： 告诉模型“能做什么”以及“做了之后的结果”，提供与外部世界交互的能力。

◦ 内容包括： 工具定义、工具调用和结果，以及工具追踪。例如，模型上下文协议（MCP）本质上就是为了行动性上下文和部分信息性上下文的标准化交互所做的努力，为复杂的系统工程提供了标准化接口。

2. 上下文工程的四大操作策略 (Operational Strategies)

为了应对 LLM 在处理复杂或长时间任务时可能出现的性能下降、成本增加和上下文溢出等挑战，业界逐渐形成了一套系统性的应对框架，可分为四个操作策略：

• 写入 (Writing)：

目的： 将上下文信息持久化，以便在未来按需取用。

方式： 分为会话内写入（如将中间思考、计划或临时数据写入草稿/思考本，这是一种轻量级非持久化写入）和持久化写入（将具有长期价值的信息，如用户画像总结、关键事实，写入外部的记忆系统，例如向量数据库或知识图）。

• 选取 (Selection)：

目的： 在每次调用模型之前，从所有可用信息源中动态拉取与当前子任务最相关的信息，这是保证上下文信噪比的关键。

方式： 包括确定性选取（根据预设规则固定加载上下文，例如加载项目根目录下的特定文件）、模型驱动选取（利用模型自身能力进行筛选）和检索式选取（最主流的方式，通过相似度检索从记忆或外部知识库拉取信息）。

• 压缩 (Compression)：

目的： 在信息进入上下文窗口之前，对其进行有损或无损压缩。目的是用更少的 token 来承载最核心的信号，从而在有限的上下文窗口中容纳更多有效信息。

方式： 例如，系统在上下文窗口接近溢出时采取自动压缩和自动总结上下文的策略。

• 隔离 (Isolation)：

目的： 在信息架构层面上进行上下文管理，在多信息流之间设置边界，管理系统的复杂性。

方式： 隔离的经典体现是多 Agent 架构。子 Agent 充当智能过滤器，在各自的领域内消化大量原始信息，然后将最关键、经过压缩和提炼的摘要提交给主 Agent。隔离可以很大程度上避免长上下文带来的上下文干扰和冲突问题，并提高了上下文中的信息密度。

总而言之，上下文工程强调从设计到维护的系统性方法，其目标是在模型做出决策之前，为其组装出最恰到好处的上下文组合。

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• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
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• 硬件选型
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• 在本地计算机运行大模型
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