什么是上下文工程，居然关系到Agent成败？ 过去用AI，总离不开Prompt Engineering（提示词工程）。但现在，一个更重要的新概念正快速兴起：Context Engineering（上下文工程）。 相比只靠一句Prompt来指挥AI，上下文工程在构建一个完整的“信息空间”，让AI真正理解任务、做出更聪明的决策。 有人说，Agent的失败，大多不是模型不够强，而是上下文给得太差。 而上下文工程，就是筛选要给LLM输入哪些上下文的过程。 下面来拆一下，什么是“上下文”： - 系统提示（System Prompt）：定义AI的角色、规则和工作方式，相当于开场设定。 - 用户提问（User Prompt）：就是你输入的那句话。 - 短期记忆（State/History）：当前对话的上下文，之前你说过啥、它说过啥。 - 长期记忆（Long-Term Memory）：AI存储下来的信息，比如你常用的语气、之前的项目总结等。 - 外部检索信息（RAG）：AI从知识库、网页、数据库等调来的新信息。 - 可用工具（Available Tools）：AI可以调用的功能，比如发邮件、查库存。 - 结构化输出（Structured Output）：输出要遵循的格式，比如必须返回JSON。 用个例子对比就懂了： 你收到一条Jim的邮件：“明天有空聊一下吗？” 一个“Demo”型Agent看到这句话，只会干巴巴地回：“谢谢你的消息，请问你想几点聊？” 一个“高质量”Agent，会先查你的日历（你明天全满）、找出这个人是合作方、看你俩之前的语气，再调用发会议邀请的工具，最后回：“Jim，明天我排满了，周四上午有空，我发了个邀请，你看下方便吗？” 差别不是模型聪不聪明，而是有没有给它**足够的上下文**。 所以，Context Engineering的核心是： - 它是一个系统，不是一句话； - 它是动态构建的，任务不同，信息组合不同； - 它需要挑选正确的信息和工具，在正确的时间提供给AI； - 而且还要格式清晰、简洁明了。 从Prompt走向Context，是Agent时代的必然进化。 想让AI真正做成事，不只是调模型，更是设计上下文的能力。 有网友评论道：“这才是未来AI应用的门槛所在。”