随着大规模语言模型（LLM）逐渐融入现代软件开发的核心部分，利用AI进行创新的方式也随之发生了深刻的变化。早期的“提示词工程”（prompt engineering）虽一度风靡，但随着应用需求的复杂化与规模化，其局限性也日益显现。作为更加系统和科学的替代，上下文工程（context engineering）应运而生，成为生成式AI构建过程中的关键学科。上下文工程不仅仅是设计巧妙的文本提示，而是一门融合系统设计、信息管理与数据工程的实践科学，目标是为模型提供最精准、最有效的信息环境，从而确保AI输出的质量与可靠性。理解上下文工程，首先要转变思考方式。许多对话式AI的比喻——比如将模型视为能够“理解”或“思考”的助手——虽然形象生动，却容易陷入误区。
实际上，语言模型应被视为一个无状态、非确定性的函数，接收一个“上下文”输入文本，生成相应的输出文本。该函数的“普适性”体现在它无需针对每项任务专门编程，只需提供恰当上下文便能执行从翻译、摘要到代码生成等多样化任务。而其“非确定性”则意味着基于同一上下文的输出可能存在差异，这是模型内在概率性质的体现，而非错误。理解这一点，有助于开发者将重点从“与模型对话”转向“设计和管理上下文”，从而以更严谨、数据驱动的方式构建AI应用。传统的提示词工程多强调一段固定文本的撰写，希望通过语言艺术找到绝佳“咒语”，诱发理想输出。然而这类方法往往脆弱，难以适应任务变化，且无法充分利用上下文中动态获取的信息。
上下文工程则视上下文构建为一套系统工程，包括规划、检索、整合与格式化多源信息。它关注的并非单段提示语，而是涵盖指令、状态信息、检索数据、格式要求等多维内容的完整上下文环境。通过系统设计思维，团队可实现上下文的动态组装与管理，为模型持续输出高质量文本奠定基础。上下文的构建涵盖多个核心组成部分。指令部分相当于为模型设定角色、任务和输出格式，比如指定其扮演“金融分析专家”，并给出示例以引导生成风格和结构。状态管理是针对多轮交互或复杂应用而言，将历史交互内容或应用状态融入上下文，同时采用总结或窗口滑动技术应对有限上下文容量。
检索增强生成（RAG）则为上下文注入实时或专有信息，解决模型固有知识盲区与事实错误的问题。进阶版本的RAG结合智能代理，能模仿人类推理，主动调用多种工具和接口搜集信息，逐步构建丰富、准确的上下文环境。实施上下文工程需遵循科学实证的研发流程。由于语言模型输出的非确定性，单凭直觉和经验难以确保系统稳定。设计实验、量化评估并进行持续迭代是提高上下文质量的必由之路。首先从期望的输出反向规划，明确所需信息与格式，再基于这些需求搭建相应的数据采集、检索和上下文组装流程。
各环节需逐步独立测试优化，包括数据摄取的准确性与时效，检索模块的精准率和召回率，以及上下文格式的合理性和令牌利用效率。只有当各部分均通过验证后，才进行整体联调和终端生成质量评估。这样的有条不紊方法，有效避免复杂系统中不同模块间的错误叠加，促进稳定且高效的产品迭代。理解与掌握上下文工程对AI产品的发展至关重要。它不只是推动AI从实验室走向生产环境的技术桥梁，更是确保AI成果可靠且具备可持续演进能力的基石。开发团队应从根本改变思维模式，将语言模型视为接口受控的函数，充分利用系统设计、数据工程和信息检索技术，构造可控且可测量的上下文交付机制。
同时，依托实验和数据驱动持续改进，以应对AI模型迭代和业务需求变化。总结而言，成功的生成式AI应用赖于对上下文工程的深刻理解与严谨实践。随着技术不断成熟，构建高质量上下文的能力将是AI工程师必备核心竞争力。未来智能系统的表现与价值，更多取决于如何优化信息的组织与管理，而非单一巧妙提示的设计。推动上下文工程发展，将加速AI从新奇工具向生产力引擎的转变，引领行业迈入智能化新时代。
