前言随着MCP协议及整个Agent开发生态的持续演进AI Agent的能力已远超传统的问答系统逐步发展为具备任务规划、工具调用、以及自主执行多步骤复杂工作流的智能体。然而构建这样一个高效且稳定的AI Agent仅依赖精巧的提示工程Prompt Engineering远远不够。在实际构建具备多步骤任务处理能力的Agent过程中我们常常会遭遇一些典型挑战例如Agent在运行若干轮后偏离初始目标或在复杂的工具调用链中迷失方向陷入重复且低效的操作。面对这些问题我们往往本能地回溯并调整系统提示词希望借此改善Agent的行为表现但结果却常常不尽如人意。这背后的根本原因可能在于我们忽略了一个更关键的维度——Agent所处的信息环境即其“上下文”。这个上下文不仅包括会话历史还涵盖外部知识、工具调用记录等多种信息源。若缺乏对这一整体信息环境的有效管理即使提示词设计得再精妙也难以支撑Agent在复杂任务中的稳定表现。— 1 从“提示工程”到“上下文工程”—主要区别与技术特点Anthropic近期发布的文章《Effective Context Engineering for AI Agents》提出了“上下文工程”Context Engineering的概念为构建更强大、更可靠的AI Agent提供了全新的视角和方法论。这一新兴学科的核心思想是将AI Agent所依赖的“上下文”视为一种稀缺且宝贵的资源并通过系统化的设计与管理最大化模型的任务执行能力与稳定性。我们可以从以下两个维度来理解提示工程与上下文工程的区别提示工程Prompt Engineering关注如何撰写清晰、具体的指令以引导模型在单次交互中准确完成任务。它更偏向于战术层面的优化强调的是“告诉模型做什么”。上下文工程Context Engineering则是更具战略性的规划关注在整个任务生命周期中如何为模型提供最合适的信息资源。它不仅包括初始提示词还涵盖工具定义、对话历史、外部知识库、任务中间状态等多种信息元素。其目标是构建一个动态、可控的信息环境使Agent在复杂任务中具备更强的连贯性、适应性与鲁棒性。简而言之提示工程是“如何说”而上下文工程是“说什么、何时说、如何组织这些信息”。前者解决的是交互的精度问题后者则关乎整个智能体系统的架构与信息流动效率。— 2 上下文工程的重要性与核心要素—从有限的注意力到成本和效率考量有限的注意力LLM和人类一样注意力是有限的。当上下文窗口被冗余或无关的信息填满时模型的性能会下降出现“注意力分散”和“上下文腐化”Context Rot的问题。不断演变的任务AI Agent在执行任务时会不断与环境交互调用工具并产生新的信息。如何有效管理这些动态增长的上下文直接决定了Agent能否在长时程任务中保持“记忆”和“专注”。成本和效率上下文窗口中的每一个Token都意味着计算成本。高效的上下文工程能显著降低Token消耗提升响应速度和经济效益。高效上下文的核心要素根据Anthropic的分享一个高效的上下文应该由以下几个关键部分构成系统提示System Prompts的“金发姑娘原则”系统提示应该处在一个“恰到好处”的平衡点上——既不能过于宽泛模糊导致模型无所适从也不能过于具体死板用复杂的硬编码逻辑限制模型的灵活性。它应该为模型提供清晰的行为启发而非僵化的执行路径。高效的工具Tools设计工具是Agent与外部世界交互的桥梁。设计工具时应遵循“Token效率”原则确保工具返回的信息简洁、相关。同时每个工具的功能应该清晰、独特避免功能上的重叠和混淆。精炼的示例Examples在上下文中提供示例是引导模型行为的有效方式。但示例应紧凑且具有代表性Canonical避免冗长和不必要的信息。智能的历史管理History Management绝不能简单地将所有对话历史堆砌到上下文中。需要有策略地对历史信息进行筛选和压缩只保留对当前任务最重要的部分。— 3 应对“长时程任务”的三大策略—从压缩信息到Mutil-Agent架构当任务复杂度超出单个上下文窗口的容量时我们需要更高级的策略来管理上下文压缩Compaction对于需要大量来回对话的任务可以通过自动化的摘要或实体提取技术将冗长的对话历史压缩成精华摘要既保留了关键信息又节省了空间。结构化笔记Structured Note-taking让Agent学会在执行任务的过程中“记笔记”。它可以将关键发现、中间结论、重要决策等信息以结构化的形式如JSON或XML记录下来。这相当于为Agent建立了一个外部“记忆体”使其可以在需要时回顾和引用而无需将所有细节都保留在上下文中。子代理架构Sub-agent Architectures对于极其复杂的任务如深入的研究分析可以采用“分而治之”的策略。将主任务分解为多个子任务每个子任务由一个专门的子代理负责。主代理负责协调和整合而子代理则专注于各自的领域。这种架构不仅可以并行处理问题还能有效隔离不同任务的上下文防止信息干扰。小结AI Agent的发展正迈向一个更具智能性与自主性的新时代而“上下文工程”正是释放其潜能的关键所在。它要求我们跳出传统提示词设计的范畴从系统工程的视角出发对模型所依赖的“信息环境”进行精细化的规划与管理。实践指南从简开始迭代优化以最小提示和工具启动Agent观察失败点逐步补充必要信息移除冗余。精炼表达提升Token效率每一句话都应服务于任务目标简洁是上下文设计的基本原则。数据驱动监控上下文表现跟踪Token消耗、工具调用频率、上下文窗口利用率分析不同上下文结构下的模型效果。当我们不再只是编写提示词的“交互设计者”而是转变为AI Agent的信息架构师——即“上下文的设计者”——我们才能不断构建出性能更佳的具备任务理解力、执行稳定性和环境适应性的智能体系统。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】