深度解析Context Engineering：让你的AI更聪明、更高效、更省钱

在人工智能领域，我们经常将大语言模型（LLM）比作一个功能强大的“黑箱”函数：你给它输入，它给你输出。但决定这个“黑箱”输出质量的关键，不仅仅是模型本身，更在于我们如何精心设计它的输入。

最近，一个名为 Context Engineering（上下文工程） 的概念在AI领域迅速升温。它到底是什么？它解决了哪些核心问题？我们又该如何实践？这篇教程将为你一一解答。

一、核心概念：Context 与 Context Window

要理解Context Engineering，我们必须先弄清楚两个基本概念。

1. Context（上下文）

简单来说，Context就是我们提供给大模型的所有输入信息。它就像是模型进行思考和生成答案时所依赖的全部背景材料。这包括：

用户的提问
相关的背景信息和资料
可用的工具列表
工具的执行结果
历史对话记录

模型会将这些输入作为完整的“上下文”，并基于这些内容来生成最终的答案。

2. Context Window（上下文窗口）

Context Window是指模型的输入（即Context）所能容纳的最大信息量，这个容量通常用Token来衡量。

Token：是文本被拆分的最小单位，可以是一个字、一个词或一个标点符号。（通常1个汉字约等于0.7个Token）

例如，Gemini 1.5 Pro拥有100万Token的上下文窗口，这相当于近7本书的长度。如果输入内容超过这个限制，模型会丢弃最开始的部分，只保留最新的内容。

二、“大力出奇迹”的陷阱：为什么不能无脑填充Context？

既然有像Gemini 1.5 Pro这样拥有超大上下文窗口的模型，我们是否可以把所有资料——比如一本几百页的产品手册——全部丢给模型，让它自己去寻找答案呢？

答案是否定的。 这种看似简单的“大力出奇迹”方法在现实中会遇到三大瓶颈：

大部分模型的窗口有限：并非所有模型都拥有百万级的上下文窗口。很多主流或更经济的小模型，其窗口可能只有几万Token，连一本完整的产品手册都装不下。
输入杂乱会影响模型理解：即使窗口够大，将大量未经筛选、可能包含冗余甚至矛盾信息的内容一次性抛给模型，也会干扰它的判断，导致它混淆重点，最终输出含糊其辞的答案。精心组织、重点突出的内容远胜于信息的堆砌。
输入越多，成本越高：大模型的API调用大多是按Token计费的。不加节制地填充上下文，会带来巨大的经济开销，尤其是在产品化和大规模应用时，优化输入就等于优化成本。

三、Context Engineering：新时代的AI必修课

为了解决上述问题，Context Engineering 应运而生。

Context Engineering（上下文工程）：它关注的不是如何训练或改变模型本身，而是如何精心设计和优化提供给模型的输入内容（Context），从而让模型在有限的Context Window内，实现**“理解得更准、答得更好、花得更少”**的目标。

它的核心思想是：不改变模型，只改变模型看到什么。

Context Engineering之所以在近期变得如此重要，主要有两个原因：

模型已足够强大：当今顶尖模型的性能瓶颈，往往不在于其推理能力，而在于我们是否提供了足够清晰、完整和准确的上下文。
AI Agent的兴起：Agent技术结合了大模型与外部工具，其运行过程中会产生大量的工具调用信息和执行结果，这些信息会迅速填满上下文窗口。因此，高效的上下文管理直接决定了Agent的成败。

四、Context Engineering的四大核心技术

Context Engineering并非单一技术，而是一个由多种技术组成的方法体系。我们可以将其划分为四大类：保存（Save）、选择（Select）、压缩（Compress）和隔离（Isolate）。

1. 保存Context (Saving Context)

目标：将重要的上下文信息筛选、总结后持久化存储起来（如内存或数据库），在需要时再调取。

这解决了信息持久化的问题。一个典型的例子就是 ChatGPT的记忆（Memory）功能。当用户告诉它“我的名字是马克，我有一个频道叫马克的技术工作坊”，ChatGPT会将这个信息存入它的记忆库。在未来的对话中，它就可以利用这条记忆来提供更个性化的回答。

2. 选择Context (Selecting Context)

目标：从海量的信息中，挑选出与当前用户问题最相关的一小部分内容，放入模型的上下文窗口。这是整个体系中最核心的一环。

选择策略可分为两类：

静态选择 (Static Selection)
- 方法：将那些永远重要、必须遵守的核心原则或系统指令，在每一次请求时都固定地放入上下文中。
- 例子：编程助手Cursor的rules文件，其中定义了项目信息和编码规范。这些信息至关重要，无论用户问什么，都必须在场，以确保AI的行为符合预期。
动态选择 (Dynamic Selection)
- 方法：根据用户的具体问题，动态地从信息库（如文档、记忆库、工具库）中检索最相关的内容。
- 例子：
  - 当用户提问时，ChatGPT从其庞大的记忆库中，挑选出几条最相关的记忆放入上下文。
  - 从上百个可用工具中，只选择与用户任务最相关的3个工具提供给模型。
- 知名技术：RAG (Retrieval-Augmented Generation) 就是动态选择中最著名和最常用的实现方式。

3. 压缩Context (Compressing Context)

目标：当上下文信息（尤其是历史对话和工具执行结果）积累过多时，对其进行总结和压缩，以释放空间。

这在需要长时间运行的Agent中尤为重要。

例子：代码生成Agent Claude Code 的auto-compact机制。当它的上下文窗口使用量超过95%时，它会自动触发一个程序，将之前的对话历史、代码读取和修改记录等内容进行总结，用凝练的摘要替换掉冗长的原文，从而将窗口使用量降下来，确保Agent能继续有效运行。

4. 隔离Context (Isolating Context)

目标：在复杂系统中，将不同模块或不同Agent的上下文隔离开来，使其互不干扰，保证各自的专注性和准确性。

这在多智能体（Multi-Agent）系统中非常常见。

例子：Anthropic构建的一个多智能体研究系统。
1. 系统有一个**“总指挥官” (Lead Agent)**，负责接收用户任务并进行分解。
2. Lead Agent会将子任务下发给不同的**“专家” (Sub-agents)**，例如一个负责搜PDF，一个负责搜网页。
3. 每个Sub-agent拥有自己独立的、相互隔离的Context（独立的工具、记忆和历史）。
4. 最后，Lead Agent收集所有Sub-agent的结果，进行归纳总结，生成最终报告。

通过隔离，每个Agent都能在清晰、无干扰的上下文中高效工作。

总结

让我们快速回顾一下今天学习的核心知识：

Context：模型的输入。
Context Window：模型输入的容量上限。
Context Engineering：一门关于如何精心设计模型输入的优化技术，目标是让模型更准、更好、更省。
四大实现方法：
- 保存 (Save)：持久化关键信息。
- 选择 (Select)：动态或静态地挑选最相关的信息。
- 压缩 (Compress)：对冗长的历史进行总结。
- 隔离 (Isolate)：在复杂系统中分离不同模块的上下文。

Context Engineering是一个广阔且不断发展的领域。掌握它，意味着你将能更好地驾驭大语言模型，并构建出更强大、更可靠的AI应用。

参考资料