上下文工程

本文由 Anthropic 应用 AI 团队撰写：Effective context engineering for AI agents。其中探讨了从提示工程 (prompt engineering) 到上下文工程 (context engineering) 的演变，并将其定位为构建高效、可控 AI 智能体的关键。文章指出，随着模型能力的增强，核心挑战已从编写完美的提示语转变为精心管理和优化输入给模型的整个信息集（即上下文）。 关键细节 上下文的基本构成与优化 系统提示 (System Prompts)：应使用清晰、直接的语言。避免过于具体、僵化的逻辑，也要避免过于模糊、宽泛的指导。建议使用 XML 标签或 Markdown 标题来组织提示结构，使其清晰。 工具 (Tools)：工具的设计应追求 token 效率和功能独立性，避免功能重叠导致智能体混淆。一个常见的失败模式是工具集过于臃肿。 示例 (Examples)：提供少量（few-shot）但多样化、有代表性的示例，比罗列大量边缘案例效果更好。 动态上下文管理策略 即时上下文检索 (Just in time context)：智能体并非预先加载所有数据，而是在运行时使用工具（如读取文件、查询数据库）动态地将所需信息载入上下文。这种方式模拟了人类按需检索信息的习惯，实现了信息的“渐进式披露” (progressive disclosure)。 混合策略 (Hybrid Strategy)：在某些场景下，可以结合预先加载部分数据和智能体自主探索，以平衡速度和灵活性。 应对长时程任务的专门技术 对于超出单个上下文窗口容量的长期任务（如大型代码迁移、全面研究项目），可以采用以下技术： 压缩 (Compaction)：当对话接近上下文窗口极限时，让模型对现有内容进行总结和压缩，然后带着这个摘要开启一个新的上下文窗口。最简单的压缩形式是清除历史记录中原始的工具调用结果。 结构化笔记 (Structured note-taking)：让智能体将关键信息、待办事项或中间结论记录到上下文窗口之外的持久化存储中（如一个 NOTES.md 文件），并在需要时重新读入。这相当于为智能体提供了外部记忆。 子智能体架构 (Sub-agent architectures)：将一个复杂任务分解，由一个主智能体进行高层协调，多个专职的子智能体处理具体的子任务。每个子智能体在自己的独立上下文中完成工作，然后将精炼后的结果返回给主智能体。 原文：AI 智能体的有效上下文工程 发布于 2025 年 9 月 29 日 上下文是 AI 智能体的一个关键但有限的资源。在这篇文章中，我们探讨了有效策划和管理为它们提供支持的上下文的策略。 在应用 AI 领域，提示工程 (prompt engineering) 几年来一直是关注的焦点，之后一个新术语开始崭露头角：上下文工程 (context engineering)。使用语言模型进行构建，正变得越来越不局限于为提示找到正确的词语和短语，而是更多地回答一个更广泛的问题：“什么样的上下文配置最有可能产生我们模型的期望行为？”...