Context Engineering：2026年真正重要的6种技术（完整指南）

Prompt Engineering 已死。Context Engineering 才是当下生产系统的工作方式。

你的 RAG 系统返回了完美的文档片段，你的提示词也打磨得无可挑剔，但大语言模型（LLM）依然在“幻觉”中编造答案。

例如，当你查询最新的退款政策时，系统可能将2018年至2026年的50份文档全部塞入上下文。LLM 看到相互矛盾的政策，陷入混乱，于是开始编造答案。你尝试添加更多文档，结果回答反而更糟。这不是提示词的问题，而是上下文的问题。

关键转变在于： Prompt Engineering 决定了模型“如何说话”；而 Context Engineering 决定了模型“在说话时看到什么”。

2026年的性能提升将来自动态上下文选择、压缩和记忆管理，而非巧妙的提示词藻。

以下是让生产系统与演示原型拉开差距的6种高效上下文工程技术。

什么是 Context Engineering？

Context Engineering 指在运行时决定 AI 模型看到哪些信息、何时看到、以及如何组织这些信息的工程实践。

• Prompt Engineering 关注的是你“怎么问”。
• Context Engineering 关注的是你“给什么”。

在真实系统中，LLM 的失败往往不是因为“不懂指令”，而是因为被喂入了太多不相关信息、相互冲突的数据，或者遗漏了关键事实。

Context Engineering 的核心是将上下文视为一个动态流水线，而不仅仅是静态的提示词。它包括：

• 选择合适的文档，而非全盘倾倒。
• 将长源文档压缩为面向任务的摘要。
• 在检索前改写含糊的用户查询。
• 跨会话注入记忆和用户状态。
• 用实时工具和数据做事实锚定。
• 以能体现优先级的结构组织所有输入。

简而言之：Context Engineering 是在生产环境中控制模型注意力的方式。

当上下文被正确工程化时，即使更小的模型也能表现出色；当上下文处理糟糕时，即使最好的模型也会产生幻觉。

6 大核心技术

1. 选择性检索：别再一股脑儿全塞

幼稚做法： 检索50篇文档，全部塞进上下文，指望模型自己找到所需信息。

问题： 再大的上下文窗口，模型的注意力分布也不均匀。它会更关注开头和结尾，中间部分容易被遗忘，这就是“迷失在中部”效应。

更好的做法： 评分、重排序、剪枝。只让相关且非冗余的片段进入上下文窗口。

三步流程：

1. 相关性重排序： 初始搜索基于向量相似性或关键词匹配返回前50条结果。但“相似”不等于“相关”。使用交叉编码器模型，将查询与每个文档配对进行“实际阅读”后重新排序。虽然更慢，但更准确。重排序后，仅保留前5条。
2. 冗余移除： 你的文档往往在多个地方重复解释同一概念。营销材料、技术规格、常见问题可能都提到相同的功能。使用嵌入向量对相似片段进行聚类。如果两个片段的余弦相似度 > 0.9，本质上就是重复的，删除其中一个。模型没必要看同一个事实10遍。
3. 任务感知过滤： 充分利用元数据。每份文档都应带有标签：文档类型、最近更新日期、产品版本、区域、部门。收到查询时，按需过滤。如果有人询问欧盟法规，就别提供美国的合规文档。

实例： 查询是“总结针对欧盟客户的最新退款政策变化。”

• 之前： 你的向量搜索返回了50个关于退款的片段。部分来自2018年的旧政策，部分来自美国文档，部分来自不面向客户的内部备忘录。LLM 看到了14天与30天的退款窗口、不同的排除项、相互冲突的流程，试图“综合”它们，最终编造出一个根本不存在的政策。
• 之后： 过滤 region='EU' 且 updated_at >= 2025-01-01，立即砍掉40个不相关的片段。用在问答数据上训练的交叉编码器对剩下的10个进行重排序，保留前5个。检查近似重复项（余弦相似度 > 0.9）。最终只剩下3个高度相关、非冗余的当前欧盟政策片段。

LLM 现在看到的是：清晰的政策表述、具体的时间线、例外清单。全部是最新、相关且一致的。没有幻觉，也不困惑。

结果： 提示词更短、回答更清晰、无矛盾。实验表明，移除噪声上下文可带来15–30%的准确率提升和20–40%的令牌节省。但真正的收益在于“可信度”。当你清楚模型看到了哪些上下文，你就能调试失败；当你一口气丢给它50个片段，你只能“祈祷”。

落地建议： 从简单做起。为所有文档添加一个 last_updated 时间戳。先按日期过滤，这一步就能去掉大多数噪声。然后再引入重排序，再去重。随着你度量到改进，再逐步增加复杂度。

2. 上下文压缩：让每个令牌都有价值

原始长文档既可能超出实际可用的上下文限制，也会稀释模型的注意力。实践表明，在保持或提升准确性的同时，可以减少50–75%的令牌使用。

核心洞见： 在将内容放入上下文之前，将长源文档压缩为高密度、与任务强相关的摘要。这不是泛泛的摘要，而是“面向任务”的摘要。

三种压缩策略：

• 带约束的LLM摘要： 不要只说“总结这篇文档”，而要说“仅保留2025年1月以后提到的定价变化”。约束至关重要，它告诉LLM该保留什么、丢弃什么。每个检索到的文档，根据查询下发特定的约束。输出变成5–10个要点，而不是3000个令牌。
• 句子级评分： 对文档中的每句话计算其与查询的相关度。使用小模型（如BERT变体）进行打分，按分数排序，仅保留前20%。这称为“上下文保留压缩”。速度快、效果好，能自动保留最相关的信息。
• 分层摘要： 适用于超长文档。先按章节切分，每章各自摘要，再将各章摘要合并成一个元摘要。你得到三层结构：全文 → 章节摘要 → 最终摘要。根据你的上下文预算选用合适的层级。

实例： 查询是“比较我们API文档中计划A与计划B的速率限制。”

你的API文档有30页，涵盖认证、速率限制、错误代码、Webhooks、分页、SDK、更新日志。其中只有2页提到了速率限制。

3. 分层布局：通过结构显式传递信息优先级

避免将所有信息堆砌成一堵“文字墙”。大型语言模型对上下文不同位置的注意力分布并不均匀。结构化的“分区”能帮助模型清晰辨别指令、数据和示例的边界。

这类似于阅读学术论文：摘要、引言、方法和讨论部分各司其职，清晰的结构极大提升了信息提取效率。大型语言模型同样受益于此。为上下文设计一个固定的结构并明确划分区域，是提升模型表现的有效策略。

以下是一个经过验证的有效布局示例：

“`
[系统规则]
你是一位严谨的金融研究助理。
仅依据提供的上下文作答。
若信息缺失，请回答“我没有相关信息”。
切勿对数值数据进行任何假设。

[任务]
目标：使用下方上下文回答用户问题。
输出格式：先给出直接答案，随后提供支持性细节。

[用户画像 / 记忆]
– 风险承受能力：低
– 投资期限：5-10年
– 地区：印度
– 历史会话：曾3次询问HDFC银行，对银行业表现出兴趣
– 偏好：保守型投资，偏好支付股息的股票

[检索到的上下文]
文档 1：HDFC银行2024年第四季度财报
– 营收：45,000亿卢比（同比增长15%）
– 净利润：12,000亿卢比（同比增长18%）
– 不良资产率：1.2%（较1.5%有所改善）
文档 2：2024年第四季度竞争对手分析
– ICICI银行营收增长：12%（同比）
– 印度国家银行利润增长：10%（同比）
– HDFC银行在数字银行采用率方面领先

[工具输出]
– 实时价格(“HDFCBANK”)：1,842.50卢比（2分钟前更新）
– 新闻摘要(“HDFCBANK”)：“宣布2024财年每股股息为19卢比。除息日为2025年3月15日。”
– 行业分析(“银行业”)：“由于积极财报，银行业本月上涨8%。”

[问题]
用户：HDFC银行的最新情况如何？
“`

此结构的作用如下：

• 系统规则置于最前：模型最先接触到行为边界和核心原则。
• 任务说明紧随其后：模型明确理解需要达成的目标。
• 用户画像提供个性化背景：了解用户偏好保守、曾多次询问HDFC，这会影响回答的侧重点和措辞。
• 检索到的上下文被明确标记为“来源材料”：模型知道应优先引用这些信息。
• 工具输出被标记为“实时且权威的数据”：模型知晓这些是当前可信信息，而非推测。
• 问题置于最后：模型在阅读问题前已充分掌握所有背景信息。

这种布局让模型清晰理解“什么是什么”，减少了指令冲突，并允许你独立更新或替换某个分区，而不会影响整体结构。这对于多智能体系统尤为关键，因为每个智能体可能需要不同的上下文布局。

为何它优于非结构化上下文？

你可以自行验证：向大型语言模型提供一段5000个标记、指令、数据、示例和问题混杂的文本；再提供同样信息但采用结构化分区的版本。测试两者的回答准确率。在大多数应用场景中，结构化布局能将准确率提升10-20%。

原因在于注意力模式：模型学习到上下文的首尾部分通常更重要。将关键指令置于开头，将问题置于末尾，相当于“顺应模型的注意力偏好”，而非与之对抗。

4. 动态查询重构：修复模糊问题

用户提出的问题常常模糊不清：缺乏关键词、具体实体名称或时间范围。不应直接使用原始问题进行检索。更好的做法是，先让大型语言模型对问题进行改写或扩展。

研究表明，在检索前生成一个优化后的搜索查询，能显著提升最终结果的质量。

这听起来可能违反直觉：增加一个步骤似乎会使流程更糟。但“模糊的查询只会返回模糊的结果；精确的查询才能返回精确的结果。”

以下是三种有效的模式：

• 面向智能体的“澄清优先”模式：不要猜测用户的意图，而是先请求澄清。智能体可以回复：“为了进行准确的性能对比，我需要了解：时间范围是？需要包含哪些竞争对手？您更关注哪些指标（营收、利润、市场份额）？”在用户补充细节后，再进行检索，结果将非常精准。

注意：此模式仅适用于支持多轮对话的智能体系统。单轮问答系统不宜使用。但对于智能体而言，这是一种强大的策略。为了获得更优质的答案，大多数用户不介意回答2-3个澄清性问题。

3. 查询优化：从模糊问题到精准检索

核心挑战在于，用户的自然语言查询往往简短、模糊，与经过精心编写的文档库在语言风格和信息密度上存在“词汇鸿沟”。直接使用原始查询进行检索，效果通常不佳。以下是两种关键的查询优化技术。

• HyDE（假设性文档嵌入）：一种巧妙的间接检索方法。当用户提问时（例如：“最新的产品改进有哪些？”），不直接用该问题去搜索。而是首先要求LLM基于其知识，生成一个“假设性”的答案（例如：“我们的最新改进包括重新设计的仪表盘、加载速度提升40%、新增协作功能、强化移动端支持。”）。然后，使用这个生成的、语言风格更接近真实文档的“假答案”进行向量嵌入和检索。这种方法之所以有效，是因为生成的答案在措辞和结构上与目标文档库更为匹配（文档更可能写“We redesigned the dashboard”，而非“What are the latest improvements?”），从而能检索到更相关的内容。

• 多查询扩展：旨在覆盖用户可能使用的不同表达方式。系统会针对原始查询（如：“Latest product improvements”）自动生成3-5个同义或相关的查询变体，例如：“Recent product updates”、“New features released this quarter”、“Product enhancement changelog”、“What’s new in version 2.0”。随后，系统并行执行所有这些扩展查询的检索，最后合并并去重结果。这确保了即使文档使用了不同的术语来描述同一概念，也能被有效召回。

应用实例：
用户提问：“我们上季度与竞争对手相比表现如何？”这是一个典型的模糊问题，涉及不明确的时间段、竞争对手和衡量指标。

动态优化步骤：
1. LLM将原始查询改写为一个精确的搜索指令：“Compare Q4 2024 (October–December 2024) revenue growth and profit margin of Company X vs Competitors A, B, and C from internal financial reports.” 改写过程明确了具体的时间范围、实体名称和关键指标。
2. 检索系统使用这条丰富的查询进行搜索，同时结合记忆（Memory）中已知的该用户曾关注的竞争对手信息（例如，用户档案中记录过其关心Competitor A和B）。

结果：提供给LLM的上下文（Context）精准对齐了“用户实际想问的”深层意图，而非其“字面打出的”模糊表述，从而能返回更相关、更具体的数据。

实现范式：
用户原始查询
↓
LLM查询改写器（可访问：当前日期、用户档案、会话历史）
↓
生成精确的、富含细节的改写后查询
↓
执行检索

4. 记忆与状态：维系“关系”，而非仅存储“事实”

一个常见的误区是混淆检索（Retrieval）与记忆（Memory）：
* 检索（Retrieval）：针对当前查询，从整个文档库中即时搜索相关信息块。每次查询都是独立的、无状态的。
* 记忆（Memory）：跨会话持续记住与用户相关的上下文，例如：该用户曾多次询问HDFC银行、偏好保守型投资、位于印度、投资周期为5-10年。记忆的核心是维系与用户的长期“关系”和交互模式。

为智能体（Agent）配备持久化记忆，而非简单地将冗长的对话历史塞入上下文，是实现深度个性化的关键。这涉及跨轮次存储和动态回注用户偏好、关键事实及对话摘要。

三类记忆：
* 情景记忆：存储过往对话的浓缩摘要。例如：“上次讨论了为法律文档构建RAG系统。用户关注如何处理100+页的合同，最终决定采用512词元的语义分块并设置50词元的重叠。” 这并非完整的对话记录，而是约200词元的“有效信息”提炼。
* 语义记忆：将过往交互的要点存入向量数据库。这使得系统能够识别模式，例如：用户近期连续询问了HDFC的财报、竞争对手和风险因素，从而推断其正在进行深度研究，并可在后续交互中前瞻性地提供相关信息。
* 偏好记忆：存储稳定、不常变化的事实。例如：“用户是投资新手”、“偏好TypeScript胜过JavaScript”、“风险承受能力：低”、“从事医疗健康行业”、“位于孟买时区”。这些信息将持续影响每一次交互的基调与内容。

为何优于堆砌完整对话历史？
设想一段50轮的对话，完整历史可能长达20,000个词元，不仅可能超出上下文限制，且大量内容与当前问题无关。更优的方案是：将50轮对话压缩为5个情景摘要（约1000词元），提取10条稳定偏好（约200词元），再根据当前问题检索最相关的3个过往片段（约600词元）。总计约1800词元，远少于20,000，且信息高度聚焦。这使得智能体能在不增加模型负担的情况下，实现有效的个性化服务。

实现范式：
* 每轮对话后：调用LLM生成本轮摘要（“用户问了什么？获得了什么回答？表达了何种偏好？”），并将摘要及其向量嵌入存入数据库。
* 每轮对话前：用当前问题检索最相关的3个过往情景摘要。同时，从独立存储中加载该用户的稳定偏好。将所有相关信息插入层次化布局的 [用户档案 / 记忆] 分区。

给编码助手的实例：
用户在开发一个React仪表盘。经过10次会话，记忆系统可能存储：
* 技术栈：React, TypeScript, Redux, Jest
* 编码风格：偏好函数式组件与Hooks，变量命名具描述性
* 项目背景：医疗数据可视化仪表盘
* 过往问题：曾在Redux异步操作上遇到困难，后使用Redux Toolkit解决
* 常用模式：使用自定义Hooks进行API调用，UI框架偏好Material-UI

当用户新问：“仪表盘里如何处理实时更新？”
在检索前，智能体已加载的记忆上下文：React/TypeScript项目、使用Redux、偏好Hooks模式、处理医疗数据且需要实时更新。
因此，智能体可以给出高度上下文化的建议：“考虑到你的Redux环境和Hooks偏好，建议使用Redux Toolkit的RTK Query结合WebSocket订阅来实现实时更新，这与现有技术模式契合。具体实现方式如下：……”

6. 工具感知上下文：用实时数据生成可靠答案

核心方法：利用模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）与函数调用（function calling），让模型能够以一致的格式，接收来自工具、API和数据库的实时、可落地的数据。

关键在于避免依赖静态知识。上下文工程的核心，正是在运行时动态地改变和重组进入模型上下文的信息。将工具输出作为结构化的上下文注入，能显著减少幻觉，并确保答案的时效性。

纯LLM知识的根本局限在于其静态性——其训练数据有截止日期，无法知晓当下的股价、天气、新闻或你内部数据库的状态。虽然工具能提供运行时数据，但糟糕的工具集成会带来新的问题。

实现工具感知上下文主要有三种模式：

• MCP风格的工具注册表：Agent无需硬编码工具集成，而是在运行时动态发现可用工具。Agent会询问：“有什么工具能解决这个问题？”MCP服务器则返回工具描述、输入模式和能力说明。模型根据任务自行决定调用哪个工具。这种方式使得添加新工具无需重新部署Agent，只需将其加入MCP服务器，Agent便能自动发现。这是在生产系统中将工具规模扩展到几十甚至上百个的关键方式。
• 结构化的工具结果：工具不应返回纯文本，而应返回具有清晰字段的JSON（例如 price、date、source、confidence）。将这些结果作为层次化布局中的独立分区注入，并标记为权威事实。例如，工具返回 {"price": 1842.50, "currency": "INR", "timestamp": "2025-02-19T14:30:00Z", "source": "NSE", "change": "+2.3%"}。模型看到结构化数据后，能明确知道1842.50是价格，而非随意出现的数字。
• 护栏式回答：这对于保证可靠性至关重要。明确指示模型：“仅基于[工具输出]与[检索到的上下文]进行回答；如果缺少信息，直接说明‘我当前的数据源中没有该信息。’切勿编造数字或事实。”这能在工具返回不完整数据时避免幻觉。例如，如果价格查询工具失败，模型会如实告知，而非猜测一个价格。

金融助理实例：

用户查询：“HDFCBANK的最新股价和今日新闻是什么？”

流程：
1. Agent通过MCP发现可用工具：get_live_price、get_news、get_historical_data等。
2. 基于查询，决定调用 get_live_price 与 get_news。
3. 调用后获得结构化响应：
json
{
"get_live_price": {
"symbol": "HDFCBANK",
"price": 1842.50,
"currency": "INR",
"timestamp": "2025-02-19T14:30:00Z",
"change": "+2.3%",
"volume": 12500000
},
"get_news": {
"articles": [
{
"headline": "HDFC Bank Announces ₹19 Dividend",
"summary": "Board approves dividend of ₹19 per share for FY2024",
"date": "2025-02-19",
"source": "Economic Times"
}
]
}
}
4. 将这些数据放入层次化布局的[工具输出]分区，连同用户问题一起提供给模型。
5. 模型给出答案：“HDFC Bank 现价 ₹1,842.50，今日上涨 2.3%。该行已宣布 FY2024 每股 ₹19 的分红。”

注意：模型逐字使用了工具输出中的具体数字，没有产生幻觉，也没有混淆“分红金额”与“股价”。

关键洞见：提示词（Prompt）本身可以简洁，真正的威力来自于“工程化运行时的上下文”。模型成功的原因在于它看到了结构化、权威的数据，而非仅仅依赖于一个“完美的提示词”。

落地建议：先从3-5个关键工具起步，将它们打磨可靠，再逐步扩展。不要一开始就试图集成50个工具。每个工具都需要完善的错误处理、重试、超时管理和结果校验机制。先为少数核心工具构建牢固的基础设施。

决策框架

• 何时使用选择性检索：当你拥有大型文档集（1000+）、检索返回过多结果（20+个片段）、接近上下文长度上限（例如逼近32K tokens），或需要严格控制成本时。
• 何时使用压缩：当文档很长（单篇5000+ tokens）、所需信息深埋其中，或你需要按token优化成本时。如果文档本身已经很短（1000 tokens以下），压缩可能得不偿失。
• 何时使用层次化布局：当你构建多智能体系统（每个Agent需要不同的上下文结构）、管理多源上下文（文档、工具、记忆并存），或需要高可调试性（结构化分区便于定位问题）时。对于简单的单轮、单来源问答，可能过于复杂。
• 何时使用查询重构：当用户常问模糊问题（常见于消费级产品）、领域有强技术术语而用户不熟悉（如医疗、法律、金融），或需要弥合“用户提问词汇”与“文档专业术语”之间的鸿沟时（例如用户说“refund”，文档写“return merchandise authorization”）。
• 何时使用记忆：当你构建对话式Agent（聊天产品、编程助手）、用户会多次回访（B2B登录用户）、需要个性化（用户偏好很重要），或对话历史容易超出上下文限制（20+轮对话）时。
• 何时使用工具感知上下文：当答案需要实时数据（股价、天气、库存）、你在构建能够行动的Agent而非仅会对话的Chatbot、准确性高度依赖当前信息（不能编造数字），或你想最大程度减少幻觉（工具提供事实依据）时。

关于成本：每种技术都有其代价。重新排序需要算力；压缩需要额外的LLM调用；记忆需要存储；工具调用需要访问API。必须衡量收益是否配得上成本。有时，一个更简单、准确率略低但成本不是10倍的流水线，反而是更好的选择。

核心要点

• 提示词工程（Prompt Engineering）：“你是一个乐于助人的助手。请简洁回答。逐步思考。”

• 上下文工程（Context Engineering）：“模型实际需要哪些信息？我如何将这些信息送达？我如何组织这些信息，让模型更关注重点？”

前者是你编写一次、可反复使用的静态文本；后者则是为每个查询动态构建、自适应调整的流水线。

在2026年，生产级系统的竞争力取决于上下文工程。提示词只是最后一步。它固然重要，但并非真正的杠杆支点。

如果你的RAG系统准确率卡在60%，问题在于上下文；你的智能体捏造数据，问题在于上下文；你的成本失控，问题在于上下文；用户抱怨答案不相关，问题依然在于上下文。

若试图用“更好的提示词”来修正幻觉，你调错了层级。

修复上下文流水线，模型自会完成余下的工作。

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