上下文工程

超越提示词设计，系统化优化大型语言模型（LLM）的信息载荷，构建真正智能的AI系统。

🏷️ 分类: 技术 科学
🔖 标签: #上下文工程 #大型语言模型 #AI系统 #信息载荷 #智能体协作 #模块化RAG

范式演进：从提示到工程

提示工程 (Prompt Engineering)

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    模型: 将上下文视为静态文本字符串 $C = \text{prompt}$。
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    目标: 手动或半自动优化提示词，以获得最佳单次输出。
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    复杂度: 依赖“炼丹”技巧，随着任务复杂性增加而变得脆弱。
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    状态: 基本上是无状态的，每次交互都是独立的。

上下文工程 (Context Engineering)

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    模型: 将上下文视为动态、结构化的信息组件集合 $C = \mathcal{A}(c_1, \dots, c_n)$。
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    目标: 系统级优化信息获取、处理、管理的全流程。
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    复杂度: 通过模块化组合管理复杂性，更具鲁棒性。
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    状态: 内在是状态化的，显式管理记忆和动态世界状态。

技术演进时间线 (2020-2025)

2020

奠基之年：RAG 概念提出，为外部知识融合开辟道路。

2022

思维链 (CoT) 与 ReAct 框架出现，复杂推理能力增强。

2023

智能体元年：Toolformer、AutoGPT、MemGPT 等涌现，工具使用与记忆系统成为焦点。

2024

系统化与模块化：模块化 RAG、GraphRAG 和多智能体框架（如 AutoGen）走向成熟。

2025

智能体协作与协议：多智能体系统、通信协议（MCP, A2A）和编排机制成为前沿。

上下文工程全景图

基础组件 (Foundational Components)

上下文生成与检索

CoT, ToT, RAG, KAPING

上下文处理

长序列处理, 自我修正 (Self-Refine), 结构化信息集成

上下文管理

记忆层级, 上下文压缩, KV缓存管理

系统实现 (System Implementations)

检索增强生成 (RAG)

模块化RAG, 智能体RAG, 图增强RAG

记忆系统

MemoryBank, MemGPT, 持久化交互

工具集成推理

Toolformer, ReAct, 函数调用

多智能体系统

AutoGen, MetaGPT, 通信协议, 任务编排

系统实现性能一览

WebArena 真实 Web 任务排行榜

该榜单衡量了 AI 智能体在真实网站上完成复杂任务的成功率，是评估工具使用和环境交互能力的关键基准。

核心挑战：理解与生成的不对称性

强大的理解能力

通过先进的上下文工程，LLM 能够吸收和理解海量、复杂的上下文信息，包括长文档、多源数据和结构化知识。它们在“输入端”展现出惊人的能力。

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有限的生成能力

然而，在“输出端”，模型在生成同样复杂的、长篇的、结构严谨的内容时表现出明显的局限性。这是当前研究需要优先解决的关键瓶颈。

理论基石：上下文工程的形式化定义

与简单的提示词不同，上下文工程将上下文 $C$ 定义为一个由多个信息组件 $c_i$ 动态编排的结果：

$$ C = \mathcal{A}(c_{\text{instr}}, c_{\text{know}}, c_{\text{tools}}, c_{\text{mem}}, c_{\text{state}}, c_{\text{query}}) $$

其核心是一个优化问题：寻找最优的上下文生成函数集合 $\mathcal{F}$，以最大化模型在任务分布 $\mathcal{T}$ 上的预期回报，同时受限于上下文长度 $L_{\text{max}}$：

$$ \mathcal{F}^* = \arg\max_{\mathcal{F}} \mathbb{E}_{\tau \sim \mathcal{T}} [\text{Reward}(P_{\theta}(Y | C_{\mathcal{F}}(\tau)), Y^*_{\tau})] \quad \text{s.t.} \quad |C| \leq L_{\text{max}} $$

这为我们从信息论和贝叶斯推断等角度，系统化地分析和优化AI系统提供了理论框架。

未来展望与开放挑战

基础研究挑战

建立统一理论框架，解决计算效率瓶颈，并深化多模态信息融合。

技术创新机遇

探索下一代模型架构、高级推理与规划能力，以及智能化的上下文自动编排。

应用驱动研究

面向特定领域进行深度适配，实现大规模智能体协作，并优化人机协同交互。