上下文工程(Context Engineering)硅谷爆红，获大佬支持，取代了提示工程

🌟 产品介绍

上下文工程（Context Engineering） 是由OpenAI、LangChain等机构推动的新一代AI系统设计范式，被Karpathy称为“氛围编程”。它通过动态构建任务所需的完整信息生态——包括历史对话、工具接口、实时数据和记忆系统——让大模型摆脱“盲人摸象”困境，将AI智能体成功率提升300%。2025年被硅谷视为“AI智能体元年”，而上下文工程正是智能体落地的核心基础设施。

🎯 适用人群

1. AI应用开发者：解决复杂任务中LLM的“记忆丢失”和工具调用失败问题
2. 产品经理：设计更自然的用户-AI交互流程，降低人工干预需求
3. 企业技术负责人：搭建高可靠AI客服、数据分析助手等生产级系统
4. AI研究者：探索多模态信息融合与认知架构设计新方向

⚙️ 核心功能与技术实现

💡 典型案例：当用户问“明天能开会吗？”，系统自动注入：
1️⃣ 日历工具返回的今日排程
2️⃣ 历史邮件中该用户的优先级标签
3️⃣ 会议室预订API接口描述
→ 生成响应：“周四上午10点有空，已预留A会议室，需要现在发邀请吗？”

🛠️ 工具使用技巧（附实操代码）

▶️ 三步构建高效上下文

# 示例：基于LangChain的上下文组装引擎
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.tools import Tool

# 1. 定义动态上下文源（关键！）
context_sources = {
    "calendar": Tool.from_function(get_calendar_events), 
    "user_profile": Tool.from_function(fetch_user_prefs),
    "project_docs": Tool.from_function(retrieve_rag_docs)
}

# 2. 创建提示模板（含结构化占位符）
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你正在处理{user_name}的任务，当前时间：{current_time}"), 
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"), # 留白区自动填充工具返回
    ("human", "{input}")
])

# 3. 绑定实时数据流（自动触发工具调用）
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

✨ 高效实践心法

1. 信息密度控制

   用摘要替代原始数据：将50页PDF浓缩为3条核心结论再注入上下文
   ❌ 错误示范：直接塞入完整API文档 → ✅ 正确做法：预生成工具使用示例

2. 优先级分层策略

   [必加载层] 工具定义 + 用户当前指令  
   [按需加载层] 相关历史摘要（最近3次对话）  
   [延迟加载层] RAG检索结果（仅当模型请求时触发）  

3. 减少幻觉黑科技

   在系统提示中声明：“所有结论必须基于{{context}}中的证据”
   添加自检链（Auto Verification）：要求模型标注信息溯源位置

🔗 访问地址

▶️ LangChain上下文工程指南：https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/
▶️ OpenAI智能体开发框架：https://platform.openai.com/docs/assistants/overview

与其苦苦调试提示词，不如让AI自己“看清全局”。