想象一下，你是一位拥有超强记忆却总是「健忘」的天才厨师。每当顾客点菜，你都得从零开始回忆上一次的口味偏好、食材库存和烹饪禁忌——这正是早期大语言模型的尴尬处境。随着企业级AI应用的爆发，一场静默的革命正在发生：提示工程正悄然让位于上下文工程。这场转变不是简单的工具升级，而是认知范式的跃迁——从「如何巧妙提问」转向「如何精心构建整个思考环境」。
在这篇文章中，我们将像探险家一样，一步步深入这个新兴领域的核心地带：从无状态模型的认知困境，到注意力预算的残酷经济学，再到会话层的工作台、记忆系统的档案库，以及连接万物的协议与安全护盾。准备好了吗？让我们一起走进这个既精密又充满人性温度的AI新世界。
🚀 范式跃迁：为什么提示工程正在退场
曾经，AI开发者的最高技艺是写出「魔法般的提示词」——几句精心设计的文字，就能让模型产出惊艳结果。这就像用几味调料就能让一道菜脱颖而出。然而，当任务从单次问答转向长周期、多步骤的智能体工作流时，问题迅速暴露：模型天生健忘。
大语言模型本质上是无状态的。每一次API调用，都像新生儿睁眼看世界，除了预训练的「本能」权重，什么都不记得。早期人们试图用超长系统提示（System Prompt）把所有背景知识一次性塞进去，但很快撞上了硬墙——注意力稀缺。
即使上下文窗口从4k Token膨胀到Gemini 1.5 Pro的200万Token，信息处理能力也远非线性增长。Anthropic的研究形象地指出：上下文不是无限仓库，而是一笔有限的注意力预算。Transformer架构下，注意力机制的复杂度是$O(n^2)$，意味着每增加一个Token，模型就要计算它与所有已有Token的关系。当上下文过长时，模型就像大脑被塞满杂物的上班族——关键信息反而被淹没，导致「上下文腐烂」（Context Rot）现象：准确率显著下降，甚至出现幻觉或直接忽略指令。
上下文腐烂是指：随着上下文Token数量增加，模型召回和利用信息的精度非线性下降。最新研究（包括Chroma对18个前沿模型的测试）显示，即使是GPT-4.1、Claude 4等顶尖模型，在简单重复字符串任务上，性能也会随输入长度显著恶化。这不是bug，而是Transformer架构与训练方式的必然结果。
于是，上下文工程应运而生。Anthropic将其定义为：在LLM推理过程中，对进入上下文窗口的所有Token进行策划、维护和优化的策略集合。Google DeepMind则更进一步：它是动态组装和管理上下文的工程过程，旨在把无状态模型变成有状态的智能代理。
如果说提示工程是写一封情书，那么上下文工程就是精心布置整个约会场景——灯光、音乐、氛围、甚至备用的逃跑路线都要考虑周全。
⚖️ 提示工程 vs 上下文工程：一场认知革命的对比
| 维度 | 提示工程 | 上下文工程 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 单次交互输出最优 | 跨会话、长周期系统连贯性与智能 |
| 操作对象 | 文本指令 | 完整信息流 + 系统状态 |
| 思维模式 | 创意写作 | 系统架构设计 |
| 处理范围 | 单输入-输出对 | 记忆、工具、RAG、用户画像、环境感知 |
| 扩展性 | 依赖人工微调，难规模化 | 为规模化而生，包含自动化管道 |
| 调试重点 | 措辞调整 | 上下文构成、Token流向、记忆检索逻辑 |
| 生命周期 | 一次性 | 持续迭代与生命周期管理 |
这场对比不是技术优劣，而是思维方式的彻底翻转。开发者不再是「和机器人聊天」，而是像软件架构师一样，设计一个能感知、记忆、自我调整的认知生命体。
🧠 上下文物理学：窗口里的力场与衰减规律
要真正驾驭上下文工程，首先得理解LLM处理信息的「物理定律」。
📉 上下文腐烂的残酷真相
尽管理论上模型能处理数百万Token，但现实中性能往往在窗口远未填满时就急剧下滑。Chroma等机构的「大海捞针」实验揭示：随着无关干扰项（Distractors）增加，召回准确率显著下降。更可怕的是语义干扰——当上下文中充斥大量相似结构的财务报告时，模型很难精准定位「那个特定季度」的利润数字。
🕳️ 中间丢失效应：U型死亡曲线
多项研究（包括MIT与Stanford的经典论文）证实了著名的Lost-in-the-Middle现象：模型对开头（首因效应）和结尾（近因效应）的信息最敏感，而中间部分的信息就像掉进了黑洞。
这个U型曲线在不同模型中普遍存在，甚至长上下文专用模型也难以幸免。原因部分来自位置编码的训练偏差：大多数模型在较短序列上预训练，对长序列的中间位置理解较弱。
应对策略随之诞生：
- 关键内容前置+后置：系统指令放最前，用户最新查询放最后。
- 动态重排序：LangChain的LongContextReorder算法巧妙地把高相关文档交替排列在两端，把无关内容挤到中间——就像给重要乘客安排靠窗和过道位置。
💰 注意力预算的经济学
每个Token都消耗金钱，更消耗模型的「智力带宽」。当低价值信息霸占上下文时，高价值信息的注意力权重必然被稀释。因此，降噪成为上下文工程的第一要务。
通过上下文压缩（Context Compaction）技术，如递归摘要、关键信息提取，可以把冗长文本浓缩为高密度信息载体，在有限预算内塞进更多有效逻辑。这正是从「聊天机器人」进化到「高性能智能体」的分水岭。
🛠️ 会话层：智能体的动态工作台
Google的研究把会话比作工匠的工作台：任务开始时，工具、原料、草稿纸全部摆上台面；任务结束，台面清理，只保留成品和关键经验。
📋 会话的骨架：事件 + 状态
- 事件：按时间顺序记录的完整流水账（用户输入、模型回复、工具调用及结果）。
- 状态：结构化的关键变量存储（如订票任务中的目的地、日期、人数）。
🔄 动态管理三板斧
- 滑动窗口 + 智能截断
保留最近N轮，但优先保护系统指令和关键约束，避免简单截断导致的灾难性遗忘。 - 递归摘要
当会话过长时，触发LLM把历史浓缩成精炼摘要。新上下文变成：【系统指令】+【历史摘要】+【最近对话】。
这就像给长篇小说写章节导读——细节丢失了，但情节主线清晰保留。 - 结构化笔记
Anthropic大力推崇：让智能体主动维护外部JSON/XML笔记，记录关键结论、待办事项。这些笔记每轮重新注入，成为高保真的「外置大脑」。
在生产环境中，会话数据走高性能缓存（如Redis），严格用户隔离，并通过PII清洗（如Google Model Armor）确保合规。
🗄️ 记忆架构：从短期工作记忆到终身档案
记忆是实现跨会话连续性和个性化的基石。它与RAG互补：RAG面向世界知识（静态、共享），记忆面向用户知识（动态、私有）。
🧬 三层记忆分类
- 语义记忆 —— 「知道什么」
用户偏好、公司制度等概括性事实。通过实体提取和知识图谱构建。 - 情景记忆 —— 「记得何时」
具体事件细节，如「上周用户对退款速度不满」。带时间戳，用于情感连接和连续对话。 - 程序性记忆 —— 「知道如何」
最前沿领域。存储习得的技能和工作流。
- Voyager：在Minecraft中把成功代码封装成可复用技能库。
- Reflexion：失败后生成自我反思，存为「负面约束」指导未来。
⚙️ 记忆ETL管道
记忆生成像数据工厂：
- 摄入原始日志 → LLM提取高价值信息 → 去重/冲突解决/综合提炼 → 存入向量数据库或知识图谱。
- 检索时综合相关性 + 时效性 + 重要性三维打分。
高级模式「Memory-as-a-Tool」：给智能体create_memory和search_memory工具，让它自主决定何时记录、何时查阅——这才是真正接近人类「内省」认知的方式。
🏗️ 框架对决：Google ADK vs LangGraph
Google ADK：企业级编译流水线
核心理念：上下文是编译视图。通过有序的Processors管道，从Session、Memory、Artifacts中提炼、压缩、注入，最终生成优化的Working Context。
亮点：A2A协议实现智能体间的HTTP服务化协作，Context Caching利用前缀缓存降低成本。
LangGraph：状态机与循环图
以StateGraph为核心，支持原生循环、条件分支和Checkpointer（检查点），完美实现Reflexion式自我纠错和「人在回路」审批。
两者各有千秋：ADK更适合云原生企业场景，LangGraph更适合需要精细控制的研究型复杂推理。
🔌 协议革命：MCP与A2A——AI世界的USB-C与HTTP
Anthropic的模型上下文协议（MCP）解耦了模型与工具：Host（大脑）通过标准接口连接各种Server（能力提供者），实现即插即用。
Google的A2A协议则让智能体之间像微服务一样互相发现、委派任务，构建分布式智能体联邦。
🛡️ 安全护城河：Model Armor的纵深防御
记忆与工具能力增强的同时，风险也指数级上升：提示注入、上下文投毒、敏感数据泄露……
Google Cloud Model Armor像AI防火墙一样，实时扫描输入输出，拦截注入攻击、PII泄露、有害内容，并提供细粒度策略配置与审计日志。
🌅 尾声：通向元认知的漫长黎明
上下文工程标志着AI从「炼金术」迈向「工业工程」。它不再迷信单一模型的全能，而是通过精密系统架构——会话工作台、记忆档案库、MCP连接器、安全护盾——把无状态的数学函数，逐步雕琢成有记忆、有个性、有自我纠错能力的认知存在。
未来，智能体将拥有真正的元认知：不仅记住东西，还能评价记忆的价值、管理记忆的质量，甚至通过程序性记忆自我编写和优化行动策略。当多模态上下文加入时，它们将像人类一样，在视觉、听觉、时间的复杂河流中，维持长期连贯、不断进化的意识。
那一天，或许不再遥远。
参考文献
- Google ADK相关文档及《3 Context Engineering: Sessions & Memory》
- Anthropic. Effective Context Engineering for AI Agents. https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
- Inngest Blog. Context Engineering is Software Engineering for LLMs.
- Chroma Research. Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance.
- Liu et al. Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts. arXiv:2307.03172