聊聊AI上下文工程
上下文工程（Context Engineering）技術簡介
核心定義
“上下文工程是一門精細的藝術與科學——其本質是在每個Agent執行步驟中，將恰到好處的信息精準填充至上下文窗口。”
—— Andrej Karpathy（前特斯拉AI總監）
技術類比
| 計算機系統 | LLM Agent系統 |
|---|---|
| CPU | 大語言模型（LLM） |
| RAM | 上下文窗口（Context Window） |
| 操作系統調度 | 上下文工程策略 |
為什么需要上下文工程？
Agent在長任務執行中面臨三大核心挑戰：
?? 上下文污染（幻覺信息混入）
?? 上下文過載（超10萬token后性能驟降）
?? 工具混淆（>30個工具時準確率下降70%）
案例：Anthropic實驗顯示，多Agent系統通過上下文隔離使研究任務準確率提升90.2%
四大核心策略框架
🔧 1. 寫入策略（Write）
場景：保存中間結果避免污染主上下文
技術實現：
- 動態草稿本：LangGraph的
State對象持久化會話狀態
# LangGraph狀態對象示例
state = {"scratchpad": "當前計劃步驟：1.檢索用戶歷史 2.驗證策略合規性"}
- 長期記憶：Reflexion架構的自我反思記憶機制
ChatGPT實踐：自動生成跨會話的用戶偏好記憶
🎯 2. 選擇策略（Select）
突破點：動態裝載關鍵信息
關鍵技術：
- 工具動態裝載：RAG篩選相關工具描述
# RAG工具選擇（工具數>30時準確率↑3倍）
relevant_tools = vector_db.search("支付API", top_k=3)
- 記憶精準召回：Embedding+知識圖譜雙索引
Claude Code實踐：
CLAUDE.md文件固化高頻指令
🗜? 3. 壓縮策略（Compress）
臨界值：上下文達窗口95%時自動觸發
最佳實踐：
| 技術 | 壓縮率 | 適用場景 |
|---|---|---|
| 遞歸摘要（Recursive） | 70% | 長對話歷史 |
| Provence修剪器 | 85% | 問答場景 |
| 結構化提取 | 90% | 合同/代碼等文檔處理 |
🛡? 4. 隔離策略（Isolate）
架構革新：
- 多Agent沙箱：HuggingFace的CodeAgent架構
- 狀態隔離：LangGraph字段級上下文控制
優勢：隔離高風險操作，阻止92%的提示注入攻擊
LangGraph工程實踐
🛠? 全鏈路支持方案
| 策略 | 實現方式 | 性能增益 |
|---|---|---|
| 寫入控制 | Checkpoint持久化機制 | 減少40%重復推理 |
| 動態選擇 | BigTool語義工具檢索庫 | 工具選擇速度↑77% |
| 智能壓縮 | 消息列表自動摘要API | Token消耗↓65% |
| 沙箱隔離 | E2B/Pyodide安全執行環境 | 錯誤率↓58% |
📊 效能監控方案
# LangSmith監控示例（關鍵指標）
metrics = {"context_utilization": "92%", "tool_call_success": "98%","hallucination_rate": "0.7%"
}
行業應用啟示
-
金融合規場景
Anthropic航空客服系統：- 結合
think工具+政策提示模板 - 合規檢查準確率↑54%
- 結合
-
代碼Agent設計
Windsurf最佳實踐：1. AST語義代碼分塊 2. 知識圖譜索引 3. 動態重排上下文 -
醫療診斷Agent
關鍵創新：- DICOM影像隔離沙箱處理
- 診斷依據動態裝載機制
核心結論
? 上下文≠內存垃圾場：精準度 > 信息量
? 動態優于靜態：實時裝載擊敗全量加載
? 隔離創造價值：多Agent架構提升上限
“未來3年，上下文工程能力將成為Agent開發者的核心競爭力” - LangChain CTO
立即行動：
- 用LangSmith分析上下文瓶頸
- 在關鍵節點實施
Write-Select-Compress-Isolate四步策略 - 優先測試工具動態裝載與沙箱隔離
文檔版本：v2.1 | 基于LangChain技術白皮書（2025）
注：保留英文術語便于跨團隊協作，關鍵概念附技術實現參考
參考
https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/
更多技術干貨歡迎關注微信公眾號“風雨同舟的AI筆記”~
【轉載須知】：轉載請注明原文出處及作者信息
