Context Engineering：AI 工程的下一个前沿阵地？ - 文章 - 开发者社区

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❝ 还在为智能体（Agent）表现不稳定而抓狂？或许不是模型的问题，而是你“说得不够清楚”。随着 AI 应用从单轮 Prompt 演化为具备记忆、检索、调用能力的多步骤系统，Context Engineering （上下文工程）正逐步成为 LLM 应用中的关键能力——它决定了你的 AI 是否真的“理解”你要做什么。

✅ 什么是 Context Engineering？

❝ Context Engineering is building dynamic systems to provide the right information and tools in the right format such that the LLM can plausibly accomplish the task.

上下文工程的核心目标是：通过动态构建系统，让模型获取完成任务所需的一切信息、工具与格式结构。

这一概念由中 Tobi Lutke 文、中 Ankur Goyal 文和中 Walden Yan 文等多位专家提出，并在中 Cognition 文的长周期智能体构建理论中被反复强调。

🧩 它包括以下五大核心维度：

| 要素 | 含义说明 | | --- | --- | | 动态系统 | 上下文来自多个来源：用户输入、历史交互、工具响应、外部知识等 | | 正确信息 | 模型不是读心术高手，缺什么它就做不出来什么 | | 合适工具 | 工具是模型认知能力的延展，必须显式集成，如检索、计算、外部 API 等 | | 格式正确 | 信息是否易被模型“看懂”影响巨大——冗长 JSON 不如简洁结构 | | 可行性判断 | 始终自问：当前上下文配置是否足以让模型完成任务？ |

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🤔 为什么 Context > Prompt？

在早期，Prompt Engineering 是提升效果的关键，但如今单轮提示已不足以驾驭复杂任务。Context Engineering 不只是“怎么问”，而是“让模型真正知道你在做什么”。

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Prompt 工程只关注输入句子怎么写，而 Context 工程则关注：

上下文是否完整？
工具是否对接？
信息是否结构清晰？
指令是否明确？

❝ 当智能体出错时，90% 的原因是“上下文构建失败”，而非模型本身性能问题。

💡 实践示例：Context Engineering 怎么做？

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以下是常见的上下文工程实践场景：

| 类型 | 场景示例 | | --- | --- | | 工具调用 | 接入天气 API，确保返回结果结构简洁明晰 | | 短期记忆 | 将当前对话自动摘要并注入后续提示中 | | 长期记忆 | 基于用户过往行为和偏好，构建个性化上下文 | | 动态检索 | 实时查询外部知识库并填充至提示模板中 | | 指令工程 | 明确设定智能体角色与限制条件（如“你是一名冷静的医学专家”） |

这些能力的背后，正是“动态、结构化、可控”的上下文构建逻辑。

🛠️ 工具实战：LangGraph + LangSmith 如何赋能 Context Engineering？

LangGraph：打造可控上下文的执行引擎

LangGraph 是构建可控 Agent 的理想框架，支持细粒度控制流程、工具接入、上下文组织等关键能力。

  
# 示例伪代码  
with LangGraph() as agent:  
    agent.add\_step(retrieve\_memory)            # 控制记忆调用  
    agent.set\_input\_format(clean\_json)         # 控制输入格式  
    agent.link\_tools([calculator, web\_search]) # 控制工具集

相比其他高度封装的 Agent 框架，LangGraph 更注重透明与可调性，让开发者“掌控每一块上下文砖石” 。

推荐阅读中 Dex Horthy 文的《12 Factor Agents》，其中提出“Own your prompts”、“Own your context building”等核心理念，与本文完全契合。

LangSmith：可视化上下文构建流程，定位问题利器

LangSmith 是 LangChain 团队推出的 LLM 可观测性平台，能帮助你逐步调试与完善上下文系统。

功能亮点包括：

可视化追踪 Agent 执行流程
查看每步输入输出是否完整、格式是否合理
分析工具调用是否成功
快速定位上下文缺失环节

  
[Trace Log 示例]  
✅ Step1: 检索用户历史偏好 → 成功（120ms）  
❌ Step2: 格式化天气API响应 → 错误：JSON 嵌套过深  
❌ Step3: 调用 LLM → 失败：缺失 location 参数

无论是 prompt 不生效，还是工具调用异常，都可借助 LangSmith 快速排查上下文构建链路中的薄弱点。

🧭 总结：Communication is ALL You Need

几个月前，LangChain 博客曾发文《Communication is All You Need》，提出一个简单却被严重低估的事实：

❝ 不是模型不够聪明，而是我们没“说清楚”。

中 Context Engineering 文正是“说清楚”这件事的系统化方法，它让 Agent 不再只是回应提示的对话工具，而是拥有理解力、记忆力、行动力的智能体。

✅ 行动号召：

💡 立即上手 ：LangGraph 开源框架
🔍 深入调试 ：LangSmith 可观测平台
📚 扩展阅读 ：Communication is All You Need

👉 掌握 Context Engineering，真正释放 LLM 的智能潜能！

今天的内容就到这里，如果老铁觉得还行，可以来一波三连，感谢！

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