你有沒有發現，現在的AI模型越來越聰明了？

一年前我們還在為ChatGPT能寫一封像樣的郵件而驚喜不已，現在我們已經期待它能分析數據、設計流程、甚至自動化系統操作。但問題是，僅僅靠寫幾個提示詞（Prompt），已經遠遠不能滿足這些復雜任務的需求。

于是，一個新的概念正在悄悄崛起：Context Engineering（上下文工程）。

它被很多人稱為“新一代的Prompt Engineering”，甚至有人認為，它才是未來構建高質量AI應用的核心能力。

今天我們就來聊聊這個聽起來有點高大上，其實非常實用的新技能——Context Engineering，看看它是怎么幫助我們把LLM（大語言模型）真正用起來的。

一、什么是Context Engineering？

簡單來說，Context Engineering 就是通過精心組織和優化輸入內容，來提升大語言模型輸出的準確性和可靠性。

它不僅僅是寫一個好問題，而是要給模型提供盡可能多的相關信息，讓它在回答時“有據可依”。

你可以把它想象成你在跟一個專家請教問題之前，先給他看一堆背景資料、用戶畫像、歷史記錄，讓他帶著足夠的“上下文”來幫你做判斷。

舉個例子：

如果你問：“我該怎么減肥？”
和
“我是一個35歲男性，身高175cm，體重80kg，平時每周鍛煉2次，想減掉10公斤，有什么建議？”

這兩個問題雖然都是關于減肥，但第二個顯然提供了更豐富的上下文，模型也能給出更有針對性的建議。

這就是 Context Engineering 的核心思想。

二、Prompt Engineering 和 Context Engineering 有什么區別？

可能你會覺得，這不就是 Prompt Engineering 嗎？

確實，兩者有交集，但也有本質區別。

換句話說：

Prompt Engineering 是“你問什么”，Context Engineering 是“你怎么準備模型去回答”。

你可以理解為：

Context Engineering = Prompt Engineering + 外部文檔 + 工具定義 + 長期記憶 + 檢索增強生成（RAG）……

接下來我們來看看 Context Engineering 中有哪些關鍵組成部分。

三、Context Engineering 的七大核心組件

要想真正掌握 Context Engineering，你需要了解它的七個核心組成部分，并學會如何組合使用它們。

1. Instruction Prompt（指令提示）

這是告訴模型“你是誰”、“你應該怎么做”的規則說明。

比如：

你是一位專業的健身教練，請根據用戶的個人信息制定個性化的訓練計劃。

這類指令決定了模型的行為風格和輸出邊界。

2. User Prompt（用戶提示）

這是用戶當前提出的問題或請求。

例如：

我想增肌，目前體重70公斤，身高175cm，年齡26歲，每周鍛煉4次。

這部分是最直接的任務信號，也是整個上下文中最重要的部分之一。

3. Conversation History（對話歷史）

為了讓模型記住前面聊過的內容，我們需要將之前的對話記錄也傳進去。

比如用戶之前說過：

User: 我是素食主義者。
Bot: 明白了，我會在飲食建議中避免肉類食品。

當用戶再次詢問飲食建議時，模型就能自動考慮到這一點。

4. Long-term Memory（長期記憶）

有些信息不會出現在當前對話中，但對個性化推薦非常重要，比如用戶的偏好、歷史行為等。

例如：

User: 我喜歡跑步，不喜歡力量訓練。
Bot: 好的，我會在運動建議中優先考慮有氧項目。

這些信息可以存儲在數據庫中，在需要時加載進模型上下文中。

5. RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）

有時候模型的知識庫不夠新，或者你需要它引用特定文檔中的信息，這時候就需要 RAG。

比如你想讓模型回答最新的天氣情況、股票價格、政策變化等，可以通過API獲取實時數據并插入上下文。

示例：

# 獲取天氣數據
def get_weather(city):
    response = requests.get(f"https://api.weather.com/{city}")
    return response.json()['temperature']

weather_info = get_weather("Beijing")

然后把這個 ??weather_info?? 插入到模型的輸入中。

6. Tool Definition（工具定義）

如果你希望模型調用某些功能，比如預訂機票、查詢數據庫、運行腳本等，就需要定義工具接口。

例如：

{
  "name": "search_flights",
  "description": "搜索航班信息",
  "parameters": {
    "destination": "string",
    "date": "date"
  }
}

這樣模型就知道什么時候該調用這個工具。

7. Output Structure（輸出結構）

有時候模型的輸出需要被程序解析，比如返回 JSON 或表格格式的數據。

這時候你可以在指令中明確要求：

請以JSON格式返回結果，格式如下：
{"destination": "Tokyo", "days": 5, "budget": "￥10000"}

這樣就能保證輸出的一致性，便于后續處理。

四、為什么我們需要 Context-Rich 的提示？

隨著AI應用的深入，我們不再只是想讓AI“聊天”，而是希望它能真正“做事”。

比如：

• 給客戶定制健身計劃
• 分析公司銷售數據
• 自動生成財務報告
• 協助法律顧問起草合同

這些任務都需要模型具備更高的準確性、一致性和個性化能力。

而這一切的前提，就是我們要給模型足夠豐富的上下文。

舉個例子，同樣是做一個健身計劃，下面兩種提示方式效果完全不同：

? 結構清晰、上下文豐富的提示：

你是一位專業的健身教練，請根據以下信息制定增肌計劃：

1. 年齡：26歲
2. 性別：男
3. 身高：175cm
4. 體重：70kg
5. 鍛煉頻率：每周4次
6. 飲食偏好：高蛋白
7. 運動目標：增肌

? 簡單隨意的提示：

幫我做個增肌計劃吧。

前者能讓模型做出科學、具體、安全的建議；后者則容易導致泛泛而談，甚至出現錯誤建議。

所以，Context Engineering 的本質，就是讓你的AI助手變成一個真正的“專業人士”，而不是只會瞎編的機器人。

五、如何寫出更好的 Context-Rich 提示？

掌握了基本原理之后，我們還需要一些實用技巧來寫出高質量的上下文提示。

1. Develop Writing Context（撰寫上下文）

就像人做筆記一樣，AI也需要“記筆記”來保存關鍵信息。

比如在FitCoach場景中，模型會在每次用戶回答后記錄下關鍵信息：

已收集信息：
- 年齡：26歲
- 性別：男
- 身高：175cm
- 體重：70kg
- 鍛煉頻率：每周4次
- 飲食偏好：高蛋白
- 目標：增肌

這樣即使對話很長，模型也不會遺漏關鍵點。

2. Selecting Context（選擇上下文）

并不是所有信息都要放進提示里，要學會篩選。

比如你要生成一個飲食建議，只需要關注用戶的體重、目標、飲食偏好等信息，不需要包括他們的聯系方式或歷史對話。

3. Compressing Context（壓縮上下文）

如果對話太長，超出了模型的最大輸入長度怎么辦？

這時候就要做“摘要”：

用戶是一位26歲男性，身高175cm，體重70kg，目標是增肌，飲食偏好高蛋白，每周鍛煉4次。

這樣即使對話歷史長達幾十條，也能壓縮成一句簡明扼要的描述。

4. Isolate Context（隔離上下文）

對于復雜任務，可以拆分成多個子任務，每個子任務使用獨立的上下文。

比如 FitCoach 可以拆分為：

• 子Agent 1：專門負責收集身體信息
• 子Agent 2：負責制定訓練計劃
• 子Agent 3：負責生成飲食建議

這樣每個模塊都只關注自己需要的信息，效率更高，也不容易出錯。

六、建議：Context Engineering 才是未來的硬核技能

作為一名AI應用開發者，我親身體會到，光會寫幾句Prompt已經遠遠不夠。

如果你想做出真正能落地、能規模化的產品，必須掌握 Context Engineering 這門技術。

它不僅關乎AI模型的表現，更關乎用戶體驗、安全性、可擴展性等多個維度。

無論是做客服機器人、數據分析助手，還是智能寫作工具，Context Engineering 都能幫你把產品做得更專業、更可靠。

七、結語

Prompt Engineering 曾經是AI時代的敲門磚，而現在，Context Engineering 正在成為打開企業級AI大門的鑰匙。

它不只是簡單的“寫提示詞”，而是一種系統化的設計思維，一種讓AI真正“懂你”的能力。

如果你也在做AI相關的產品、服務或研究，不妨從今天開始，學習如何構建完整的上下文環境，讓你的AI模型不再只是一個聊天機器人，而是一個真正能幫你做事的智能助手。

本文轉載自???Halo咯咯???    作者：基咯咯