在大模型Agent开发中，上下文工程（Context Engineering） 是一个核心环节，其本质是通过设计、优化和管理输入到大模型中的上下文信息，确保模型能够准确理解任务目标、高效调用工具，并生成符合预期的输出。以下是对其关键要点的深入解析：

1. 上下文工程的核心目标

• 精准性：确保模型能准确捕捉任务的关键信息，避免因上下文模糊或缺失导致的误解。
• 效率性：通过减少冗余信息，降低计算资源消耗（如token成本），提升模型响应速度。
• 稳定性：避免上下文过长导致的注意力漂移（Attention Drift）或幻觉（Hallucination）。
• 灵活性：支持动态调整上下文，适应不同任务需求（如多轮对话、跨领域任务）。

2. 上下文工程的关键策略

(1) 信息标签化与结构化

• 标签化：为每条信息添加标签（如“用户需求”“历史记录”“工具参数”），帮助模型快速识别关键内容。
• 结构化：将上下文按逻辑分块（如问题描述、约束条件、目标结果），避免信息混杂。
• 示例：

  {
    "用户需求": "生成一份市场分析报告",
    "时间范围": "2023年Q1-Q4",
    "数据来源": "内部销售数据 + 行业报告"
  }
  

(2) RAG（Retrieval-Augmented Generation）优化

• 精准检索：通过嵌入模型（如all-MiniLM-L6-v2）匹配问题与文档的相关性，确保检索到的信息与任务高度相关。
• 排序与重组：将高相关性内容置于首尾（便于模型聚焦），低相关性内容放在中间（减少干扰）。

• 代码示例（基于LangChain）：http://www.cndba.cn/dave/article/131731http://www.cndba.cn/dave/article/131731

  from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
  from langchain.vectorstores import Chroma
  from langchain.retrievers import LongContextReorder
  
  def process_context(texts, query):
      embeddings = HuggingFaceBgeEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
      vectorstore = Chroma.from_texts(texts, embeddings)
      retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})
      docs = retriever.get_relevant_documents(query)
      reordered_docs = LongContextReorder().transform_documents(docs)
      return reordered_docs
  

(3) 上下文修剪与注意力分配

• 修剪冗余：删除重复或无关信息（如过时的历史对话、低相关性文档）。
• 注意力重构：通过调整上下文顺序或权重，引导模型优先关注关键部分。
• 示例：在营销任务中，将用户画像和产品需求放在前500个token内，确保模型优先处理。

(4) 上下文隔离与线程管理

• 隔离失败上下文：当任务失败时，不直接修改原上下文，而是新开线程处理错误，避免污染主流程。
• 多线程协作：为复杂任务拆分多个子任务，每个子任务使用独立的上下文空间（如context_id标识）。

(5) 动态总结与卸载机制

• 复述总结：定期对长上下文进行摘要，防止信息过载（如每1000 token总结一次关键点）。
• 卸载非核心信息：将非关键信息（如中间计算结果）存入外部存储，仅保留必要内容在模型输入中。

3. 上下文工程的实践挑战

• 长上下文精度问题：模型对中间位置的信息关注不足（Lost in the Middle），需通过排序策略优化。
• 多模态上下文整合：如何将文本、图像、表格等多模态信息统一编码为模型可理解的上下文。
• 动态上下文更新：实时任务中需根据用户反馈或环境变化动态调整上下文（如客服Agent需实时更新客户历史记录）。

4. 行业应用案例

• 机械星球星知Agent（知识库[4]）：
  通过MCP协议（Model Context Protocol）标准化上下文管理，实现自主规划与自动执行。例如，在营销获客场景中，Agent根据商户需求动态构建上下文，自动匹配潜在客户并生成沟通策略。
• 飞书智能体（知识库[1]）：
  通过标签化和定制化上下文需求，使不同Agent（如客服、销售）在共享模型基础上实现差异化行为。

5. 总结

上下文工程的本质是为大模型构建一个清晰、高效、动态的“信息环境”。它不仅是技术问题（如RAG优化），更是系统设计问题（如线程隔离、总结机制）。优秀的上下文工程能让Agent在复杂任务中保持稳定性，减少幻觉和偏航，从而真正实现“自主规划+自动执行”的智能化升级。