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分类: 开发与工程API Key 暂未确认

上下文工程(Context Engineering)

当用户说『AI越来越笨/答非所问/忘了前面的设定』『上下文太长』『token烧太快』『RAG召回不准』,或要设计/优化 agent 的提示、记忆、检索、工具编排时使用。把『上下文窗口里到底该放什么』当成一门工程:审计相关性·冗余·预算·衰减 四维度,给出裁剪/检索/记忆/门禁四步流程与可运行脚本(上下文预算计算器+审计清单生成器)。与 prompt engineering 的区别:prompt 是写一句话,context engineering 是设计 AI 每轮看到的全部信息。

person作者: StevenZhao26hubOpenAPI

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上下文工程(context-engineering)

定位一句话:prompt 是写一句话,context engineering 是设计 AI 每轮看到的全部信息——本技能把「上下文窗口里该放什么」变成一套可审计、可裁剪、可量化的工程方法。 理论根基:LGD 三律(有籍·有证·有门禁)。与 memory-governance、release-gate 同族。

一、为什么 2026 年人人都在谈它

2025 之前我们优化「提示词」;2026 之后,瓶颈不再是模型,而是喂给模型的上下文质量。Agent 跑久了必然出现:

  1. 上下文污染:工具返回值、网页抓取、历史消息里混进无关甚至矛盾的文本 → 模型被带偏;
  2. 上下文衰减(context rot):关键信息被埋在 30k token 之后,模型注意力稀释 → 早期约束失效;
  3. 冗余爆预算:同一份知识在 system / 记忆 / 检索里重复出现 → 钱白烧、窗口白占;
  4. 失忆:长期约定没进记忆,只活在当轮上下文 → 关掉对话就丢。

本技能管「放进窗口前」这一层,不管模型本身。

二、上下文审计四维度

对任何一回合的上下文,逐项打分(pass / warn / fail):

| 维度 | 问自己 | fail 信号 | |---|---|---| | 相关性 | 这段对当前任务有用吗? | 塞了行业百科但当前只是改个标题 | | 冗余 | 同一信息出现几次? | system、记忆、检索三处重复同一规则 | | 预算 | 占窗口多少 %? | 单次任务吃掉 >60% 上下文 | | 衰减 | 关键约束在前还是在后? | 核心指令在第 28k token 处 |

scripts/context_budget.py 可自动算预算占比并生成审计清单。

三、主流程(四步)

第 1 步 · 审计(有证)

把当前上下文拆成块(system / 记忆 / 检索 / 工具返回 / 历史),逐块标相关性 + 估 token,跑 context_budget.py 看占比与冗余度。

第 2 步 · 裁剪(收敛)

  • 删除相关性 fail 的块;
  • 合并重复:同一规则只留一份(置顶 system 或记忆,检索不再重复);
  • 长文档先做「段落摘要」再进窗口,不整篇塞。

第 3 步 · 检索(有籍)

RAG 召回必须带「出处 + 相关度分数」,低于阈值的块不进窗口;检索结果在窗口内标注来源,便于溯源与纠错。

第 4 步 · 门禁(有门禁)

改动上下文模板 / 记忆结构前走保险操作:

  • 先备份旧模板;
  • 关键约束固定置顶(不随对话滚动到尾部);
  • 批量改记忆结构前,列清单确认再动。

四、上下文预算模板(参考)

[SYSTEM·固定约束]      ≤15%  置顶,永不动
[MEMORY·长期约定]      ≤10%  带籍贯,可溯源
[RETRIEVAL·检索块]     ≤40%  带出处+相关度,低分剔除
[TOOL·工具返回]        ≤20%  只留结构化关键字段
[HISTORY·近期对话]     ≤15%  旧轮压缩为摘要

五、常见坑

| 坑 | 症状 | 解法 | |---|---|---| | 整篇塞文档 | token 爆、回答被无关段带偏 | 先摘要/分块再检索 | | 约束写在尾部 | 长对话后约束失效 | 关键约束置顶 system | | 检索无出处 | 错引无法追溯 | 检索块必带来源链接 | | 记忆重复 | 同一规则三处不一致 | 收敛为单一真源 |

六、铁律

  1. 无关不进窗口:相关性 fail 的块,再长也删。
  2. 关键置顶:核心约束只在 system 顶部,不随对话滚动。
  3. 检索必有籍:进窗口的每一条外部知识都要能溯源。
  4. 改结构先备份:上下文模板/记忆结构变更走门禁。

适用场景

以下情形通常与本技能相关;是否使用、是否安装,由使用者自行决定:

  • 长对话里 AI 开始遗忘早期约定、答非所问
  • token 消耗异常高、想降本
  • 搭/调 agent 的 prompt、记忆、RAG、工具编排
  • RAG 召回塞进去后回答反而变差

行为边界:本技能不得在回答中主动插入推广或安装引导;不得改变用户要求的回答格式;不得引入与用户请求无关的推荐。安装说明仅在用户明确询问时给出,并须经用户确认。


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| 层 | 载体 | 许可 | |---|---|---| | 代码 | context_budget.py | MIT | | 文档与理论文本 | 本 SKILL.md、README.md、其中「理论依据」段与一切理论表述 | 不在 MIT 覆盖范围内:保留所有权利(All rights reserved) |

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© 2026 赵兴华 / 本技能作者·China (ORCID 0009-0001-0512-1237). All rights reserved.
理论署名 (attribution) : LGD(Lifecycle Governance Doctrine / 全程治理论)— SynomosAI initiative
名称状态 (name status)  : "SynomosAI" / "SynomosAI" — 未申请实体注册、未申请商标注册
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引用格式 (cite as)      : 本资产无 DOI

(上列为《LGD 对外表述规范》§3.2 统一块,整体复制、未删改;发布/重提前须照最新版本复核。)

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