别再只会写“一句话指令”！用Context Engineering打造企业级AI应用

你有没有发现，现在的AI模型越来越聪明了？

一年前我们还在为ChatGPT能写一封像样的邮件而惊喜不已，现在我们已经期待它能分析数据、设计流程、甚至自动化系统操作。但问题是，仅仅靠写几个提示词（Prompt），已经远远不能满足这些复杂任务的需求。

于是，一个新的概念正在悄悄崛起：Context Engineering（上下文工程）。

它被很多人称为“新一代的Prompt Engineering”，甚至有人认为，它才是未来构建高质量AI应用的核心能力。

今天我们就来聊聊这个听起来有点高大上，其实非常实用的新技能——Context Engineering，看看它是怎么帮助我们把LLM（大语言模型）真正用起来的。

一、什么是Context Engineering？

简单来说，Context Engineering 就是通过精心组织和优化输入内容，来提升大语言模型输出的准确性和可靠性。

它不仅仅是写一个好问题，而是要给模型提供尽可能多的相关信息，让它在回答时“有据可依”。

你可以把它想象成你在跟一个专家请教问题之前，先给他看一堆背景资料、用户画像、历史记录，让他带着足够的“上下文”来帮你做判断。

举个例子：

如果你问：“我该怎么减肥？”
和
“我是一个35岁男性，身高175cm，体重80kg，平时每周锻炼2次，想减掉10公斤，有什么建议？”

这两个问题虽然都是关于减肥，但第二个显然提供了更丰富的上下文，模型也能给出更有针对性的建议。

这就是 Context Engineering 的核心思想。

二、Prompt Engineering 和 Context Engineering 有什么区别？

可能你会觉得，这不就是 Prompt Engineering 吗？

确实，两者有交集，但也有本质区别。

换句话说：

Prompt Engineering 是“你问什么”，Context Engineering 是“你怎么准备模型去回答”。

你可以理解为：

Context Engineering = Prompt Engineering + 外部文档 + 工具定义 + 长期记忆 + 检索增强生成（RAG）……

接下来我们来看看 Context Engineering 中有哪些关键组成部分。

三、Context Engineering 的七大核心组件

要想真正掌握 Context Engineering，你需要了解它的七个核心组成部分，并学会如何组合使用它们。

1. Instruction Prompt（指令提示）

这是告诉模型“你是谁”、“你应该怎么做”的规则说明。

比如：

你是一位专业的健身教练，请根据用户的个人信息制定个性化的训练计划。

这类指令决定了模型的行为风格和输出边界。

2. User Prompt（用户提示）

这是用户当前提出的问题或请求。

例如：

我想增肌，目前体重70公斤，身高175cm，年龄26岁，每周锻炼4次。

这部分是最直接的任务信号，也是整个上下文中最重要的部分之一。

3. Conversation History（对话历史）

为了让模型记住前面聊过的内容，我们需要将之前的对话记录也传进去。

比如用户之前说过：

User: 我是素食主义者。
Bot: 明白了，我会在饮食建议中避免肉类食品。

当用户再次询问饮食建议时，模型就能自动考虑到这一点。

4. Long-term Memory（长期记忆）

有些信息不会出现在当前对话中，但对个性化推荐非常重要，比如用户的偏好、历史行为等。

例如：

User: 我喜欢跑步，不喜欢力量训练。
Bot: 好的，我会在运动建议中优先考虑有氧项目。

这些信息可以存储在数据库中，在需要时加载进模型上下文中。

5. RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

有时候模型的知识库不够新，或者你需要它引用特定文档中的信息，这时候就需要 RAG。

比如你想让模型回答最新的天气情况、股票价格、政策变化等，可以通过API获取实时数据并插入上下文。

示例：

# 获取天气数据
def get_weather(city):
    response = requests.get(f"https://api.weather.com/{city}")
    return response.json()['temperature']

weather_info = get_weather("Beijing")

然后把这个 weather_info 插入到模型的输入中。

6. Tool Definition（工具定义）

如果你希望模型调用某些功能，比如预订机票、查询数据库、运行脚本等，就需要定义工具接口。

例如：

{
  "name": "search_flights",
  "description": "搜索航班信息",
  "parameters": {
    "destination": "string",
    "date": "date"
  }
}

这样模型就知道什么时候该调用这个工具。

7. Output Structure（输出结构）

有时候模型的输出需要被程序解析，比如返回 JSON 或表格格式的数据。

这时候你可以在指令中明确要求：

请以JSON格式返回结果，格式如下：
{"destination": "Tokyo", "days": 5, "budget": "¥10000"}

这样就能保证输出的一致性，便于后续处理。

四、为什么我们需要 Context-Rich 的提示？

随着AI应用的深入，我们不再只是想让AI“聊天”，而是希望它能真正“做事”。

比如：

• 给客户定制健身计划
• 分析公司销售数据
• 自动生成财务报告
• 协助法律顾问起草合同

这些任务都需要模型具备更高的准确性、一致性和个性化能力。

而这一切的前提，就是我们要给模型足够丰富的上下文。

举个例子，同样是做一个健身计划，下面两种提示方式效果完全不同：

✅ 结构清晰、上下文丰富的提示：

你是一位专业的健身教练，请根据以下信息制定增肌计划：

1. 年龄：26岁
2. 性别：男
3. 身高：175cm
4. 体重：70kg
5. 锻炼频率：每周4次
6. 饮食偏好：高蛋白
7. 运动目标：增肌

❌ 简单随意的提示：

帮我做个增肌计划吧。

前者能让模型做出科学、具体、安全的建议；后者则容易导致泛泛而谈，甚至出现错误建议。

所以，Context Engineering 的本质，就是让你的AI助手变成一个真正的“专业人士”，而不是只会瞎编的机器人。

五、如何写出更好的 Context-Rich 提示？

掌握了基本原理之后，我们还需要一些实用技巧来写出高质量的上下文提示。

1. Develop Writing Context（撰写上下文）

就像人做笔记一样，AI也需要“记笔记”来保存关键信息。

比如在FitCoach场景中，模型会在每次用户回答后记录下关键信息：

已收集信息：
- 年龄：26岁
- 性别：男
- 身高：175cm
- 体重：70kg
- 锻炼频率：每周4次
- 饮食偏好：高蛋白
- 目标：增肌

这样即使对话很长，模型也不会遗漏关键点。

2. Selecting Context（选择上下文）

并不是所有信息都要放进提示里，要学会筛选。

比如你要生成一个饮食建议，只需要关注用户的体重、目标、饮食偏好等信息，不需要包括他们的联系方式或历史对话。

3. Compressing Context（压缩上下文）

如果对话太长，超出了模型的最大输入长度怎么办？

这时候就要做“摘要”：

用户是一位26岁男性，身高175cm，体重70kg，目标是增肌，饮食偏好高蛋白，每周锻炼4次。

这样即使对话历史长达几十条，也能压缩成一句简明扼要的描述。

4. Isolate Context（隔离上下文）

对于复杂任务，可以拆分成多个子任务，每个子任务使用独立的上下文。

比如 FitCoach 可以拆分为：

• 子Agent 1：专门负责收集身体信息
• 子Agent 2：负责制定训练计划
• 子Agent 3：负责生成饮食建议

这样每个模块都只关注自己需要的信息，效率更高，也不容易出错。

六、建议：Context Engineering 才是未来的硬核技能

作为一名AI应用开发者，我亲身体会到，光会写几句Prompt已经远远不够。

如果你想做出真正能落地、能规模化的产品，必须掌握 Context Engineering 这门技术。

它不仅关乎AI模型的表现，更关乎用户体验、安全性、可扩展性等多个维度。

无论是做客服机器人、数据分析助手，还是智能写作工具，Context Engineering 都能帮你把产品做得更专业、更可靠。

七、结语

Prompt Engineering 曾经是AI时代的敲门砖，而现在，Context Engineering 正在成为打开企业级AI大门的钥匙。

它不只是简单的“写提示词”，而是一种系统化的设计思维，一种让AI真正“懂你”的能力。

如果你也在做AI相关的产品、服务或研究，不妨从今天开始，学习如何构建完整的上下文环境，让你的AI模型不再只是一个聊天机器人，而是一个真正能帮你做事的智能助手。