上下文工程

上下文工程是什么？

大模型的「视野」很窄——它只能看到你喂给它的那一段上下文（context）。上下文工程，就是精心设计「这一段里放什么、怎么放」，让模型在有限的窗口里，看到最该看的东西。

它和提示工程有什么不同？

提示工程管「一句话怎么说」
它聚焦单个 prompt 的措辞和技巧。
上下文工程管「整段环境怎么搭」
它管理的是记忆、检索、排序、缓存、Token 预算这些更宏观的事。提示工程是「把一句话说好」，上下文工程是「把整个信息环境搭好」。

它要解决哪些问题？

该给模型看什么
上下文窗口有限，塞太多会稀释重点、又费钱。要「检索」出最相关的片段，而不是把整本资料都倒进去。
按什么顺序给
重要的放前面、放后面，还是放中间？位置的安排会影响模型的注意力。
记忆怎么存
多轮对话里，哪些信息要长期记住、哪些可以丢，需要一套记忆管理策略。
预算怎么省
每次请求都消耗 Token，合理裁剪和缓存，能把成本压下来。

为什么它是 Agent 的核心竞争力

一个复杂 AI 智能体要同时接任务、查资料、做决策、回结果，靠的就是上下文调度。谁把上下文管得好，谁的 Agent 就更聪明、更省钱、更不容易「忘事」或「说胡话」。

一句话记住：上下文工程，就是给 AI 搭建一个「恰到好处的信息环境」。环境搭得好，AI 才发挥得出来。