章节1: 什么是上下文工程（What is Context Engineering?）
- 提示工程（prompt engineering）没有被淘汰，反而比以往任何时候都更重要，现在被重新命名为“上下文工程”（context engineering）。
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上下文工程是优化LLM执行任务所需的指令和相关上下文的重要过程。 -
许多人将提示工程误解为“盲目提示”（blind prompting），但真正的提示工程需要仔细考虑上下文和结构。 - 上下文工程是提示工程的进阶阶段，涉及构建完整上下文，包括超越简单提示的方法，如获取、增强和优化系统知识。
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从开发者视角，上下文工程是一个迭代过程，用于优化指令和提供给LLM的上下文，以达到预期结果，这包括使用正式流程（如评估管道）来衡量策略有效性。 -
鉴于AI领域的快速发展，作者提出更广泛的定义：上下文工程是设计和优化LLMs及高级AI模型指令和相关上下文的过程，使其能有效执行任务。 -
这包括文本型LLMs和多模态模型，涵盖所有提示工程工作及相关流程，如： -
设计和管理提示链 -
调整指令/系统提示 -
管理动态提示元素（如用户输入、日期/时间等） -
搜索和准备相关知识（即RAG） -
查询增强 -
工具定义和指令（在代理系统中） -
准备和优化少量样本演示 -
结构化输入和输出（如分隔符、JSON模式） -
短期记忆（管理状态/历史上下文）和长期记忆（从向量存储检索相关知识） -
以及其他优化LLM系统提示的技巧。 - 上下文工程的核心是优化LLM上下文窗口中的信息，同时过滤噪声信息，这需要系统性测量LLM性能。
章节2: 上下文工程实践（Context Engineering in Action）
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作者通过一个多代理深度研究应用的具体示例，展示上下文工程的实际应用。
子章节2.1: 指令（Instructions）
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高层次指令是指导系统执行任务的基础，但仅靠此不足以保证系统有效工作。 - 上下文工程要求提供更多上下文，以明确问题范围和具体期望，避免假设和不准确性。
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示例指令： You are an expert research planner. Your task is to break down a complex research query (delimited by <user_query></user_query>) into specific search subtasks, each focusing on a different aspect or source type.。
子章节2.2: 用户输入（User Input）
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用户输入需结构化处理，例如使用分隔符（如 <user_query>...</user_query>）来清晰区分输入内容。 -
这种结构化避免混淆，并帮助模型理解输入与输出之间的关系。 -
示例用户输入： <user_query> What's the latest dev news from OpenAI? </user_query>。
子章节2.3: 结构化输入和输出（Structured Inputs and Outputs）
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提供详细指令和输出格式至关重要，以确保模型生成一致且符合期望的输出。 -
例如，作者指定子任务必须包含唯一ID、特定查询、来源类型、时间范围、领域焦点和优先级等字段。 -
输出结构化通过工具（如n8n）实现，使用JSON示例生成模式，确保输出可解析和传递到工作流下一环节。 - 忽略结构化输出是许多AI开发者的常见错误，上下文工程强调这些技术的重要性，尤其是在代理输出不一致时。
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示例输出格式： id: str, query: str, source_type: str, ... priority: int，并附JSON示例。
子章节2.4: 工具（Tools）
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使用工具（如n8n）集成动态上下文元素，例如当前日期/时间： The current date and time is: {{ $now.toISO() }}。 - 上下文工程要求开发者明确决定何时传递哪些上下文，以消除应用中的假设和不准确性。
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日期/时间上下文对涉及时间敏感查询的任务至关重要，否则模型可能猜测日期导致次优结果。 -
示例：模型需基于当前日期和时间推断子任务的开始和结束日期。
子章节2.5: RAG与记忆（RAG & Memory）
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在代理工作流中，使用向量存储缓存子查询，避免重复生成相同计划，从而减少延迟和成本。 - 上下文工程不仅是优化提示，还包括选择合适上下文以实现目标（如效率提升），创新性上下文工程是竞争优势。
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例如，缓存相似查询的子任务结果，并通过向量存储检索，使应用更动态、廉价和高效。
子章节2.6: 状态与历史上下文（States & Historical Context）
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代理系统可能需要访问先前状态和历史上下文，以优化结果（如修订查询或子任务）。 - 上下文工程涉及决策传递哪些历史信息，并强调评估的重要性：如果不测量性能，无法确认上下文工程是否有效。
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例如，在修订阶段，提供子任务状态、历史结果等上下文，但需迭代优化。
章节3: 结语（Final Words）
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许多上下文工程方面未在本文覆盖，如上下文压缩、管理技术、安全性和评估上下文有效性。 - 上下文可能被稀释或变得低效（包含过时和无关信息），这需要特殊评估工作流来捕捉问题。
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上下文工程将继续发展为AI开发者的重要技能集，超越手动工程，自动化方法也值得探索。如群聊二维码过期，请添加 ayqywx 个人微信（黯羽轻扬微信），手动拉你群。
