2025年AI新范式：上下文工程才是大模型的“开卷小抄”

在人工智能快速发展的2025年，“上下文工程”（Context Engineering）正成为AI应用开发的新范式，它超越了传统的“提示词工程”，通过系统化地为大型语言模型（LLM）构建动态、精准的信息环境，显著提升AI的性能和可靠性。这种转变意味着AI开发的重点已从优化“如何提问”转向优化“AI在思考时能够访问到什么”，从而解决LLM的无状态性、知识截止、数据私有性及事实幻觉等核心局限，推动AI从概念走向实际生产力。

2025年上下文工程最新进展与核心实践

• 从提示到系统级转变： LLM应用从单一提示演变为复杂、动态的智能体系统，上下文工程成为AI工程师的核心技能。
• 动态上下文组装与Agentic RAG： 核心在于根据任务和用户需求，实时收集和组织相关信息，通过智能体更动态地检索、管理和利用上下文。
• 上下文压缩与过滤： 针对“大海捞针”问题，发展更复杂的、与查询相关的压缩和过滤技术，提高模型理解效率。
• 知识源的整体集成与结构化： 将LLM与外部知识库（如数据库、API）连接，并组织成清晰的层级结构，提供实时、任务特定的信息。
• 上下文的版本控制与测试： 将上下文视为代码进行管理，进行版本控制、自动化测试，并作为可组合模块。

上下文工程与提示词工程的本质区别

• 提示词工程 (Prompt Engineering)： 关注“如何提问”，通过调整措辞、结构、角色设定或少量示例来引导模型，通常在单个输入-输出对范围内操作。
• 上下文工程 (Context Engineering)： 更宏观系统化，关注“喂给AI什么料”，构建全面的信息环境，确保模型拥有必要的背景知识、历史记录和工具。
• 核心区别与比喻： 提示词工程侧重于“说什么”（指令本身），而上下文工程侧重于“模型在你说的时候知道什么”（信息环境），就像给“超级大脑”准备好“开卷考试小抄”。
• 关系： 提示词工程是上下文工程的一个子集，上下文工程构建了模型思考的“容器”。
• 案例解释： 在智能客服系统中，提示词是指令，而上下文工程则自动检索客户历史、产品知识、公司政策等，打包成丰富上下文供模型参考。

上下文对大型语言模型的重要性

• LLM无状态性： 每次交互独立，所有相关历史信息需作为上下文重新提供，以维持对话连贯性。
• 知识截止 (Knowledge Cutoff)： LLM知识静态，上下文工程通过动态注入最新信息（如RAG）解决此问题。
• 数据私有性： 使通用LLM能够安全地访问和处理企业内部私有数据，无需重新训练。
• 减少事实幻觉 (Hallucination)： 提供明确的、基于事实的上下文，要求模型依据信息回答，显著降低“胡说八道”风险。
• 提升连贯性与准确性： 模型能够访问的上下文越多，其生成的响应就越连贯、准确和相关。

关键洞察与未来展望

• 范式转变： AI应用开发已从“模型为中心”转向“上下文为中心”，信息质量、结构化、实时性和动态适应性成为关键。
• 超越简单输入长度管理： 研究表明，即使是长上下文模型，若相关信息被埋藏在大量无关文本中，性能也会下降（“大海捞针”问题），强调质量而非数量。
• 未来趋势： 将包括更复杂的Agentic RAG（智能体自主规划信息检索）、个性化与自适应上下文、多模态上下文工程，以及更强大的自动化与工程化工具。
• 战略意义： 掌握上下文工程是AI开发者和企业在2025年及未来保持竞争优势的关键，推动AI从“玩具”向真正“生产力工具”迈进。