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随着AI应用从单次交互转向复杂智能体系统，传统Prompt Engineering（提示工程）的局限性日益凸显。今天我将系统阐述AI工程范式的演进路径，深入剖析Context Engineering（上下文工程）的核心架构与关键技术，希望能帮助到大家。
一、范式转移：从静态指令到动态上下文
1. Prompt Engineering的局限性
定义：通过设计结构化输入（指令/示例/上下文）引导模型生成目标输出
技术矩阵：
- 零样本提示：依赖预训练知识
- 少样本提示：1-5个高质量示例
- 思维链（CoT）：分解复杂问题
核心缺陷：
- 脆弱性：微调措辞导致输出剧变
- 扩展瓶颈：难以应对高并发场景
- 无状态性：无法处理多轮对话
2. Context Engineering的崛起
本质区别：
| 维度 | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| 目标 | 优化单次指令 | 构建动态上下文系统 |
| 范围 | 单轮交互 | 多源数据流整合 |
| 关键技术 | 指令设计 | RAG/向量数据库/工作流编排 |
上下文范畴：
二、Context Engineering技术支柱
1. RAG：动态上下文引擎
架构演进：
Naive RAG：基础检索→增强提示→生成
Advanced RAG：
- 检索前优化：语义分块/查询转换
- 检索后处理：重排序/上下文压缩
Agentic RAG：多步骤工具调用+状态保持
2. 向量数据库选型指南
| 维度 | Pinecone | Milvus | Weaviate |
|---|---|---|---|
| 部署模式 | 全托管 | 自托管/云 | 混合 |
| 扩展性 | 千万级 | 十亿级 | 百万级 |
| 特色功能 | API简易 | 多索引算法 | 混合搜索 |
3. 突破上下文窗口限制
Lost in the Middle问题：LLM对长文本中间信息利用率骤降
解决方案：
语义分块：按主题边界切割（优于固定分块）
重排序机制：Cross-Encoder深度评估相关性
上下文压缩：
# LangChain实现示例
compressor = LLMChainExtractor()
compressed_docs = compressor.compress(docs, query)
由于文章篇幅有限，我这里再放一个关于智能体更详细的技术文档，帮助大家更好的学习，粉丝朋友自行领取：《想要读懂AI Agent（智能体），看这里就够了》
三、智能体系统的上下文管理
1. 核心架构模式
- 链式工作流：线性模块化执行
- 路由工作流：动态选择执行分支
- Orchestrator-Workers：
2. 自主决策机制
ReAct框架：
Thought: 需查询天气 → Action: search_weather(location="上海") → Observation: "25℃晴"
反思机制：
3. LangGraph实现工作流引擎
作者结语
Context Engineering不是简单替换Prompt Engineering，而是构建可扩展AI系统的必由之路。开发者需掌握三大核心能力：动态上下文构建（RAG）、工作流编排（LangGraph）、资源优化（向量数据库），方能在智能体时代构建高可靠性应用。好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。
