上下文工程（Context Engineering）如何设计？

核心回答

上下文工程，是在每次模型调用前，选择并组织当前任务真正需要的信息，再随着执行反馈持续更新。它管理的不只是提示词，还包括用户目标、任务状态、历史、检索证据、工具定义与结果，以及需要时读入的记忆和文件。

可以按五项职责设计：明确目标与信息来源，按当前步骤选取材料，控制预算并压缩或外置大内容，用状态和待办维持任务连续性，再用任务结果验证效果。 一个模型调用前的组装层负责决定“这一轮实际传什么”，存储层则保留原始材料和可回读的记录。

例如研搜任务中，主 Agent 需要看到比较目标、当前进度、关键证据及未解决问题；某个子任务的大量搜索过程可以留在独立上下文或文件里，返回结论和证据位置。这样既能继续推进，也能在需要细节时回查，而不是把所有历史反复塞入窗口。

1. 先区分长期存储和这一轮的输入

任务资料可能保存在会话数据库、文件、业务系统、检索库和长期记忆中，但模型只会使用当前请求实际提供的内容，或通过工具继续读取的内容。存了完整日志，不等于模型已经看过；有一份摘要，也不等于原始证据可以删除。

可以把上下文按用途组织：

• 规则与任务： 适用的系统指令、用户当前目标、明确约束及输出要求。
• 当前状态： 正在处理的子任务、已确认事实、待办、阻塞原因及已有产物。
• 证据与记忆： 相关文档、最新业务状态、用户明确偏好，并保留来源、时间和适用范围。
• 执行接口与反馈： 当前可用工具及必要参数说明、近期完整工具交互、错误和执行结果。

这些内容不必都常驻。稳定规则保持简洁，低频专业资料和大文件按需读取；业务事实还要考虑是否过期、是否属于当前用户和任务。

2. 调用前怎样筛选与组装

先根据当前目标和阶段，选择有关工具、资料和历史。检索应同时考虑相关性、来源、权限、时间与版本；多个结果重复时可以合并，同一结论存在冲突时保留差异，不能只挑一段看起来最符合预期的文字。

再用清楚的消息角色、标题和字段区分指令、用户材料、工具观察与摘要，帮助模型理解每段信息的作用。外部文档中的命令仍是资料内容，不能因为被放进上下文就获得执行权限；访问范围由应用和工具层控制。

最后计算完整请求的预算，包含工具定义、历史、图片等输入，并为输出保留足够空间。具体取舍由任务决定：短关键证据可以保留原文，已完成探索可以摘要，大表格或日志可以留在文件中，只给范围、预览和读取入口。不能只按时间从最旧消息开始删，恰好删掉仍然有效的用户限制。

3. 常用的写入、选取、压缩和隔离怎样配合

写入上下文外的状态或笔记： 保存当前目标、关键决定、待办与产物引用，长任务换窗口后仍有继续执行的依据。模型调用时再选择有关内容读入，不能假定外置内容自动可见。

按需选取： 当前只核对一项协议，就读取相应版本和章节；工具较多时先筛选候选，再加载必要说明。检索和按文件定位可以互补，不要求所有资料都做向量化。

裁剪与摘要： 对工具结果先做字段筛选、聚合和去重；对已完成的历史保留事实、决定、约束和未解决事项。摘要带覆盖范围与版本，保留原始材料入口；更新摘要与覆盖水位时协调写入，避免并发任务把新摘要覆盖成旧版本。对数字、否定条件和关键异常，应检查是否改变含义。

上下文隔离： 把边界清楚的重型子任务交给独立上下文，主任务接收结果、限制与证据位置。这能减少探索细节干扰，也会增加任务转述和汇总成本；共享约束和必要证据需要明确传递，不能假定子 Agent 知道主对话的一切。

4. To-do List 为什么可能让模型更聚焦？

待办把当前目标和进度显式放在模型可见位置，减少模型反复从长聊天中猜测“做到哪了”，也便于检查遗漏。例如调研任务可以保留“核对版本差异、补齐部署资料、整理比较、检查报告”几项，标明当前在做哪项和阻塞原因。

实现上，把任务条目、依赖、状态和相关产物保存在任务 State 中，通过工具或执行逻辑更新；下一轮组装时注入与当前阶段有关的清单。工具实际成功后，再依据结果更新进度。模型将条目标成完成，只是状态更新请求，不能替代文件是否生成、查询是否成功等验证。

清单需要随反馈调整：新增证据可以改变后续步骤，用户改变目标也会使旧待办失效。简单任务不必强加长计划；过细、过期或互相矛盾的清单同样会干扰执行。它是组织信息的方法，不会改变模型参数或保证所有步骤一定正确。

5. 怎样知道这套设计确实有效？

可以保留代表性任务轨迹，重放长对话、跨窗口继续、用户更正约束、工具失败、证据冲突和资料更新等情况。检查模型是否获得需要的证据，是否沿用过期状态，摘要是否漏掉条件，引用是否能回读，以及任务是否最终完成。

调试时保存脱敏后的实际请求组成、材料标识与版本、筛选或压缩理由和工具结果，区分问题来自“资料没有取到”“取到了但没传入”“传入后被错误压缩”还是“模型没有正确使用”。不同原因需要不同改法，不能统一靠增加提示词。

对同一任务比较原始历史、筛选后上下文及不同压缩策略，同时看答案正确性、任务完成率、约束遵循、回读次数、延迟和费用。输入更短只是过程变化，任务完成得更好、代价可接受才说明方案有价值。

常见追问

上下文工程和 Prompt Engineering 有什么区别？

提示词工程侧重指令怎样表达，上下文工程还决定信息从哪里来、何时进入或退出窗口、怎样保存与更新。提示词是其中一部分，RAG、记忆、工具管理和任务状态则提供其他输入与更新机制。

换更长窗口的模型，是不是就不用做了？

长窗口缓解容量限制，但不会自动处理资料过期、冲突、权限、工具噪声和成本。也要确认模型是否能在当前长度稳定使用关键证据，不能只看标称容量。

压缩上下文和清空会话是一回事吗？

不是。压缩改变当前使用的信息表示，原记录可以继续保留；清空或删除存储则影响数据本身。框架中的裁剪操作究竟只影响一次请求，还是会更新持久状态，应结合具体接口确认。

对应教程

参考资料