上下文工程（Context Engineering）是为大语言模型选择、组织、提供和更新输入信息的工程方法。它关注的不是“怎样写一句更好的提示词”，而是模型在一次推理中能看到哪些指令、事实、示例、工具说明和历史信息，以及这些内容以什么结构出现。
上下文工程适用于聊天应用、检索增强生成、工作流和 AI Agent。它的目标是在上下文窗口和成本约束内，让模型获得完成当前任务所需的高质量信息。
上下文的边界
模型的上下文是本次调用实际收到的输入，不等于系统掌握的全部数据。数据库中的记录、文件、用户记忆或搜索结果，只有经过选择并装入本轮输入，才会影响模型的判断。
几个相邻概念的区别如下：
| 概念 | 关注点 |
|---|---|
| 提示工程 | 如何表达目标、规则、示例和输出要求 |
| 上下文工程 | 如何构造模型本轮可见的完整信息环境 |
| 记忆 | 如何跨步骤或跨会话保存信息 |
| RAG | 如何从外部知识源检索与问题相关的资料 |
提示词、记忆检索结果和 RAG 结果都可能成为上下文的一部分，但上下文工程还要处理消息结构、信息顺序、工具定义、运行历史、长度预算、缓存和安全边界。
上下文由什么组成
一次面向应用的大模型调用通常可能包含：
- 系统或开发者指令：角色、目标、规则和权限边界；
- 用户输入：当前请求以及后续补充的信息；
- 对话历史：之前的用户消息和模型回复；
- 工具定义与工具结果：模型可采取的动作及外部系统返回的观察；
- 外部知识：检索结果、文件片段、数据库记录或业务资料；
- 示例：帮助模型理解任务形式和输出标准的输入输出样例；
- 运行状态：计划、待办事项、错误、检查结果和资源使用情况。
不同模型 API 会使用各自的消息角色和 Chat Template，把这些结构转换为模型处理的 Token 序列。应用应遵循所用 API 的消息格式，不应把工具结果、外部资料和高优先级指令混成来源不明的一段文本。
设计目标
好的上下文不以“越长越好”为目标，而应同时满足：
- 相关：内容与当前决策有关，避免无用日志和重复资料；
- 充分：目标、约束、关键事实和成功标准没有缺失；
- 清晰：信息有稳定结构，来源、优先级和时效容易识别；
- 一致：同一事实只有一个当前版本，过期状态被明确替换；
- 可追溯：摘要和结论能够回到原始文件、记录或链接；
- 经济：控制 Token、延迟和推理成本，并为输出预留空间。
长上下文模型能够接收更多信息，但不保证能同样可靠地使用每个位置的内容。关键信息可能被噪声掩盖，位于长输入中部的信息也可能更难被利用。因此，信息筛选、排序和结构化仍然必要。
稳定前缀与动态信息
许多模型服务会复用相同输入前缀的计算结果。为了提高 KV Cache 或 Prompt Cache 的利用率，可以把稳定内容放在前部，把频繁变化的信息追加在后部：
- 稳定的行为规则和输出约束；
- 顺序稳定的工具定义和长期有效的背景资料；
- 对话与运行历史；
- 最新用户输入、检索结果和当前状态。
时间、计数器和实时状态不宜每轮改写到固定前缀中。工具集合很大时，也不应无条件放入全部定义；可以先提供稳定目录，再按需要加载具体工具或能力说明。
缓存是性能优化，不是正确性的替代品。任何布局首先都必须保证模型获得当前有效的指令和事实。
长上下文管理
当历史不断增长时，常见策略包括：
- 裁剪噪声：删除重复、低价值或可重新获取的内容；
- 按需检索：保存原始资料，只把当前步骤需要的片段装入上下文；
- 结构化摘要：保留目标、约束、决定、依据、失败路径和待办事项；
- 外部归档：大体积工具输出保存在文件或存储系统中，上下文只保留摘要和定位信息；
- 分层压缩：先压缩工具结果和旧历史，接近窗口上限时再进行更大范围的整理；
- 上下文隔离：让独立任务在单独的 Agent 或工作单元中处理，只返回结论和证据。
仅保留最近若干条消息的滑动窗口很简单，但可能删掉早期约束、失败尝试和已经完成的工具调用，导致模型重复犯错。压缩也不是无损操作，因此应保留来源指针，并对关键数字、路径、决定和未完成事项进行校验。
安全与信任边界
网页、邮件、文档和工具输出可能包含恶意或误导性指令。上下文工程需要明确区分可信指令与不可信数据：
- 标注外部内容的来源和信任级别；
- 使用消息角色或结构化字段区分指令、数据和工具结果；
- 不让外部文本自动获得更高的指令优先级；
- 对写入、发送、删除和权限变更等动作设置独立授权；
- 在进入上下文前控制敏感信息和个人数据的范围；
- 记录模型依据了哪些资料，便于审计和复现。
内容过滤只能降低部分风险，不能代替权限控制和结果验证。
与 Agent 上下文管理的关系
上下文工程是通用方法；Agent 上下文管理是它在多轮 Agent 运行中的具体应用。后者进一步处理工具调用轨迹、任务状态栏、长任务恢复、步骤上限和子 Agent 隔离等问题。
检查清单
设计一次模型调用时，可以检查：
- 模型是否看到了当前目标、不可违反的约束和完成标准；
- 每段资料的来源、时效和优先级是否清楚；
- 是否存在互相冲突或已经过期的状态；
- 大段工具输出能否改为摘要、定位信息或按需读取；
- 压缩后是否仍保留关键决定、失败路径和证据；
- 动态内容是否不必要地破坏了稳定前缀；
- 不可信内容是否可能越过权限边界影响行动。