近年来，Prompt Engineering（提示工程）一直是与大型语言模型（LLM）交互的焦点。但随着AI的飞速发展，一个新兴领域——Context Engineering（上下文工程）正在悄然崛起，它正在为智能体（Agents）、副驾驶（Copilots）乃至企业级应用提供强大的支持。本文将深入探讨 Context Engineering 的概念、重要性以及如何在实践中应用。
Context Engineering 的定义与核心
Context Engineering 可以理解为：在 AI 模型进行推理之前或期间，构建、组织和管理其所接触到的信息环境。它与 Prompt Engineering 的区别在于：Prompt Engineering 关注的是“你如何提问”，而 Context Engineering 关注的是“AI 在提问时知道什么”。
Context Engineering 包含以下几个关键要素：
- 系统消息 (System Messages)： 定义 AI 模型的角色、目标和行为准则。例如，在开发一个客户服务聊天机器人时，系统消息会明确其身份是“友善、高效的客户服务代表”，目标是“解决客户问题”，行为准则是“耐心倾听、提供准确信息”。
- 记忆和元数据 (Memory and Metadata)： 存储 AI 模型之前的交互记录、用户偏好以及相关信息的索引。这使得 AI 模型能够记住之前的对话内容，并根据用户的历史行为进行个性化推荐。例如，一个电商网站的推荐系统可以根据用户之前的购买记录和浏览行为，推荐相关的商品。
- 对话历史 (Conversation History)： 记录当前对话的全部内容，确保 AI 模型能够理解对话的上下文，并做出合理的响应。想象一下，如果一个客户在对话中已经明确表示不喜欢某个品牌，AI 模型就不应该再向他推荐该品牌的产品。
- 检索文档 (Retrieved Documents via RAG)： 通过检索增强生成（RAG）技术，从外部知识库中检索相关的文档，并将其注入到 AI 模型的上下文中。这使得 AI 模型能够访问最新的信息，并生成更准确、更全面的答案。例如，一个医疗问答机器人可以通过 RAG 技术检索最新的医学研究报告，从而为用户提供更可靠的医疗建议。
- 用户偏好和行为提示 (User Preferences and Behavioral Cues)： 收集用户的偏好、习惯和行为模式，并将其融入到 AI 模型的上下文中。这使得 AI 模型能够更好地理解用户的需求，并提供个性化的服务。例如，一个音乐推荐系统可以根据用户常听的音乐类型、喜欢的歌手和播放列表，推荐相似的歌曲。
- 任务指令和格式约束 (Task Instructions and Formatting Constraints)： 明确 AI 模型需要完成的任务和输出格式，确保 AI 模型能够按照预定的方式工作。例如，在要求 AI 模型撰写一篇新闻报道时，需要明确报道的主题、字数限制和格式要求。
简而言之，Context Engineering 的目标是塑造 AI 模型所认知的世界，使其能够更有效地完成任务。
为什么 Context Engineering 现在如此重要？
随着 AI 技术的发展，AI 工具不再仅仅是被动地响应，而是开始具备推理、规划甚至行动的能力。这种转变使得 Context Engineering 的重要性日益凸显。
-
LLM 正在成为智能体 (LLMs Are Becoming Agents)：
如今的 AI 智能体可以浏览网页、撰写邮件、生成报告、调试代码，甚至与 API 进行交互——而且通常跨多个会话。为了有效地执行这些任务，它们需要深入、结构化和情境化的知识，而不仅仅是巧妙的 Prompt Engineering。
案例： 假设一个 AI 智能体需要完成“预定明天早上 8 点在星巴克与客户会面”的任务。如果仅仅使用 Prompt Engineering，可能会让 AI 生成一个简单的日程安排条目。但如果结合 Context Engineering，AI 智能体可以：
- 通过检索用户的日历信息，确认 8 点没有其他冲突。
- 通过检索用户的地理位置信息，找到附近的星巴克门店。
- 通过检索用户的偏好信息，了解客户是否喜欢星巴克的特定饮品，并在会面时提前准备好。
- 如果用户之前从未去过那家星巴克，AI 智能体还可以提供导航信息和停车建议。
数据支持： 根据 OpenAI 的研究，通过引入上下文信息，AI 智能体的任务完成率可以提高 30% 以上。
一个糟糕的上下文可能会导致幻觉或错误的逻辑，即使是最好的模型也是如此。
-
模型质量趋同，上下文成为差异化因素 (Model Quality Is Converging. Context Is the Differentiator.)：
GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5、Mistral、LLaMA——这些前沿模型都非常出色。那么，如何才能获得比竞争对手更好的输出呢？答案是：为它们提供更好的上下文。
案例： 假设两家公司都使用 GPT-4 来生成产品描述。
- 公司 A 只简单地将产品名称和一些关键词作为 prompt 输入到 GPT-4 中。
- 公司 B 除了产品名称和关键词之外，还提供了以下上下文信息：
- 产品的目标受众：例如，“25-35 岁的年轻女性，关注时尚和环保”。
- 产品的核心卖点：例如，“采用可持续材料制成，设计独特，舒适耐穿”。
- 产品的竞争对手：例如，“Zara、H&M”。
- 品牌的声音和风格：例如，“有趣、活泼、充满活力”。
显然，公司 B 生成的产品描述会更具针对性、更能吸引目标受众，并且更能体现品牌的独特个性。
数据支持： 一项针对电商行业的调查显示，通过使用 Context Engineering 技术，产品点击率可以提高 15%，转化率可以提高 10%。
目前在 AI 领域取得成功的公司并不一定在构建更大的模型，而是在围绕这些模型构建更好的系统——从上下文开始。
-
RAG 系统需要的不仅仅是检索 (RAG Systems Need More Than Retrieval)：
检索增强生成 (RAG) 流程非常强大——但也非常混乱。仅仅将文档转储到上下文窗口中是不够的。您必须：
- 检索最相关的片段。
- 重新排序或过滤它们。
- 以精确的方式将它们注入到提示中。
- 处理重叠、矛盾或差距。
所有这些都是 Context Engineering。
案例： 假设一个 RAG 系统需要回答用户提出的“气候变化对北极熊的影响”的问题。
- 仅仅检索： RAG 系统可能会检索到大量的文档，包括科学论文、新闻报道、博客文章等等。但这些文档可能包含重复的信息、过时的信息，甚至相互矛盾的信息。
- Context Engineering： RAG 系统需要对检索到的文档进行以下处理：
- 相关性排序： 根据文档与用户问题的相关程度进行排序，优先选择最新的科学论文和权威机构的报告。
- 信息过滤： 删除重复的信息、过时的信息和不可靠的信息。
- 信息融合： 将来自不同文档的信息整合在一起，形成一个 coherent 的答案。
- 矛盾处理： 识别并解决文档之间的矛盾之处，例如，不同研究对北极熊数量的评估可能存在差异。
数据支持： 根据一项针对 RAG 系统的研究，通过引入 Context Engineering 技术，答案的准确率可以提高 20%，相关性可以提高 15%。
Context Engineering 的实践应用
Context Engineering 已经在各种 AI 应用中发挥着重要作用。以下是一些常见的实践应用：
- 客户服务聊天机器人： 通过 Context Engineering，聊天机器人可以记住用户的历史对话记录、偏好和问题，从而提供个性化的服务。例如，如果一个用户之前曾经咨询过产品退货流程，聊天机器人就可以直接跳转到相关的问题，而无需用户再次重复描述问题。
- 智能助手： 通过 Context Engineering，智能助手可以理解用户的任务目标、上下文环境和个人习惯，从而更有效地完成任务。例如，如果用户说“帮我预定明天早上 8 点的会议”，智能助手可以自动检索用户的日历信息、联系人信息和地理位置信息，从而完成会议预定。
- 内容推荐系统： 通过 Context Engineering，内容推荐系统可以根据用户的历史行为、兴趣偏好和社交关系，推荐个性化的内容。例如，一个新闻推荐系统可以根据用户之前阅读的新闻类型、关注的作者和社交圈的分享，推荐相关的新闻报道。
- 代码生成器： 通过 Context Engineering，代码生成器可以理解开发者的意图、上下文环境和代码规范，从而生成高质量的代码。例如，如果开发者需要生成一个用户注册模块的代码，代码生成器可以根据用户的表单设计、验证规则和数据库结构，生成完整的代码。
Context Engineering 的未来展望
Context Engineering 仍然是一个新兴领域，但它已经展现出巨大的潜力。随着 AI 技术的不断发展，Context Engineering 将在以下几个方面发挥更大的作用：
- 更强大的 AI 智能体： Context Engineering 将使 AI 智能体能够更好地理解世界、与环境互动、并完成复杂的任务。未来的 AI 智能体将能够像人类一样思考、学习和适应，成为我们生活和工作中不可或缺的助手。
- 更个性化的 AI 服务： Context Engineering 将使 AI 系统能够更好地理解用户的需求、偏好和习惯，从而提供更个性化的服务。未来的 AI 系统将能够根据每个用户的独特需求，提供量身定制的解决方案。
- 更可靠的 AI 系统： Context Engineering 将帮助 AI 系统减少幻觉、避免错误、并做出更合理的决策。未来的 AI 系统将更加可靠、安全和可信，能够为我们提供更安全、更高效的服务。
结论
Context Engineering 是 AI 领域正在兴起的一个重要趋势，它强调的是 AI 模型所认知的世界，而非仅仅是提问的方式。通过构建、组织和管理 AI 模型的上下文信息，我们可以使其更好地理解世界、完成任务、并提供个性化的服务。随着 AI 技术的不断发展，Context Engineering 将在未来的 AI 应用中发挥越来越重要的作用。掌握 Context Engineering 技术，将成为 AI 从业者在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。