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01Agent 全面爆发的前夜：上下文正在成为核心变量

1.1 从 Chatbot 到 Agent：能力形态的变化

在大语言模型开始被应用到真实产品之前，Chatbot 是最常见的一种形态。它的工作流程相对简单，模型接收用户输入，在当前上下文中生成一次回应，交互随之结束。

在这种模式下，模型关注的重点集中在单轮或有限多轮对话内。工程实践更多围绕提示词展开，包括措辞选择、角色描述以及少量上下文拼接技巧。只要输入清晰，模型通常就能给出可用的输出。

随着应用场景逐渐复杂，这种交互方式开始暴露出问题。许多任务并不能在一次对话中完成，而是需要经过多个步骤，期间还会不断产生新的中间结果。模型如果只能看到当前输入，就无法判断这些信息在整体流程中的位置，也难以维持行为上的连贯性。

Agent 的概念正是在这种背景下被提出的。它要求模型围绕某个目标持续工作，能够根据已有信息判断当前进展，并决定接下来应该采取的行动。为了支撑这种能力，模型需要看到的内容明显增多，上下文开始承担起更重要的角色。

1.2 Agent 出现的技术动因

从工程角度来看，Agent 的出现是系统需求发生了深切的变化。在 Agent 场景中，模型需要处理的不再只是问题本身，还包括问题所处的阶段、已经完成的步骤以及尚未解决的子任务。与此同时，模型往往需要借助外部工具来获取信息或执行操作，这些行为都会对后续决策产生影响。

这些变化使得模型必须具备对历史信息的感知能力。它需要理解哪些行为已经发生，哪些结果已经产生，以及当前状态距离目标还有多远。如果这些信息无法被有效传递给模型，Agent 的行为就会变得不稳定，甚至出现反复试错却无法推进的问题。

因此，Agent 的本质需求可以归结为一点：模型需要在更大的时间尺度上理解任务上下文。

1.3 上下文角色的重新定位

在早期应用中，上下文更多被视为对输入的补充，用来帮助模型理解当前问题的背景。这种用法下，上下文的存在与否，并不会对系统结构产生决定性影响。

进入 Agent 阶段后，上下文开始承担系统状态的表达职责。模型的每一次决策，都会受到上下文内容的直接影响。上下文中包含的信息越完整，模型越容易判断当前所处的位置以及下一步的行动方向。

这也意味着，上下文不再只是被动拼接的文本，变成了一种需要被精心管理的资源。哪些信息应该长期保留，哪些只在短时间内有效，哪些需要反复强调，这些问题都会对 Agent 的行为产生实际影响。

在这一阶段，模型的能力表现，很大程度上取决于上下文的组织方式。

1.4 提示工程向上下文工程的自然演进

在 Agent 出现之前，提示工程是提升模型表现的主要手段。通过设计合适的提示词，可以在一定范围内引导模型输出符合预期的结果。

当系统开始引入多轮决策与复杂状态时，仅依赖提示词已经难以满足控制需求。提示词更适合描述规则与格式，却不擅长表达持续变化的任务状态。随着上下文内容不断增长，单一提示往往会被淹没在大量信息之中。

正是在这种情况下，上下文工程逐渐被单独拎出来讨论。它关注的问题不再是某一句提示写得是否精巧，而是整个上下文如何被构建、更新和裁剪，以确保模型始终获取到对当前决策最有价值的信息。

这一转变，为后续 Agent 系统的工程化奠定了基础。

02提示词工程的能力边界

在大语言模型刚被引入实际应用时，提示词工程发挥了极其关键的作用。通过对输入内容进行精心设计，可以在不改动模型本身的前提下，显著改善输出质量。这种方式成本低、见效快，很快成为开发者最常用的调优手段。

在这一阶段，提示词主要承担两个任务：一是明确模型的角色和行为边界，二是约束输出的格式和风格。只要任务本身相对简单，提示词往往就足以支撑一个可用的应用。

这也是为什么，在相当长的一段时间内，人们会把模型能力的提升，与提示词写得好不好直接画上等号。

当任务开始涉及多步骤推理和持续决策时，提示词工程的局限逐渐显现出来。

提示词本质上是一种静态描述，它擅长表达规则，却不擅长反映变化。随着任务流程拉长，模型需要参考的信息越来越多，单一提示往往会被新的上下文内容不断稀释，最终失去控制力。

在这种情况下，开发者往往只能通过不断叠加提示内容来补救。结果是提示词本身变得越来越长，结构也越来越复杂，维护成本随之上升。

另一个不可忽视的问题，是提示词工程的可维护性。

提示词效果往往高度依赖具体模型版本和参数设置。当模型升级或环境发生变化时，原本表现良好的提示词，可能会突然失效。这种不确定性，使得提示词难以作为长期稳定的工程方案。

对于需要持续运行的系统而言，这种不稳定性会被不断放大。一旦提示词出现偏移，整个 Agent 的行为就可能发生变化，排查和修复成本也会迅速增加。

随着 Agent 系统逐渐成熟，人们开始意识到，单靠提示词已经无法承担全部控制职责。

模型的行为不只受到提示内容的影响，还与上下文中呈现的信息结构密切相关。即使提示词本身保持不变，只要上下文发生变化，模型的决策结果也可能出现明显差异。

这促使工程实践开始向更系统化的方向发展，提示词逐渐退居为其中的一个组成部分，而不再是唯一的调控工具。

03上下文工程：一个被低估的系统问题

在实际工程中，最常见的一种误解，是把上下文工程简单理解为“尽可能多地把信息塞给模型”。

在上下文窗口不断扩大的背景下，这种做法看起来顺理成章，也一度被视为提升模型能力的直接手段。

但随着实践深入，问题很快暴露出来。模型虽然能够看到更多内容，却并不一定能从中提取出真正有用的信息。大量无关或低价值的上下文，反而会干扰模型的判断，使输出变得不稳定。

从工程视角来看，上下文是一种受限资源。它不仅受到长度限制，还受到模型注意力分布和推理能力的影响。上下文中每一段内容，都会与其他内容竞争模型的关注度。

如果上下文缺乏清晰的结构，模型就难以判断哪些信息是当前决策所必需的，哪些只是背景补充。最终表现为模型在不同轮次中给出风格和质量差异较大的输出。

因此，上下文工程需要解决的，是如何在有限空间内，持续为模型提供高价值信息，并避免无效干扰。

在 Agent 系统中，上下文往往需要承担状态表达的职责。模型需要通过上下文了解当前任务的进展情况，包括已经完成的步骤、产生的中间结果以及尚未解决的问题。

如果这些状态信息没有被明确表达，而是隐含在零散的历史对话中，模型就很难形成稳定的任务认知。即使模型本身具备较强的推理能力，也容易出现重复执行或偏离目标的情况。

将状态信息显性化，是上下文工程中一个非常重要的实践原则。

随着 Agent 持续运行，上下文内容不可避免地会不断增长。如果缺乏有效的更新与裁剪机制，上下文很快就会失控，既增加成本，也降低效果。

工程实践中，通常需要明确哪些信息是短期有效的，哪些需要被长期保留。通过定期整理和压缩上下文，可以让模型始终关注当前阶段最相关的内容。

这种动态管理方式，是上下文工程区别于提示工程的关键特征之一。

上下文工程所包含的模块

04上下文工程的关键组成部分

4.1 工具：让模型具备行动能力

在 Agent 系统中，工具是模型能力向外扩展的主要方式。通过工具调用，模型可以访问外部数据源、执行计算任务，甚至对现实系统产生直接影响。

以当前智能体（或者LLM）的视角来看，环境中所有它可以交互的对象都是它可以利用的工具，包括各种应用程序、各种网站服务、其他AI应用、其他智能体以及甚至人类（包括但不限于当前用户）。

正如Factor 7: Contact humans with tool calls和HuggingFace 博客Tiny Agents所展示的那样，每个智能体都可以主动地请求人类的介入，遇到歧义的地方可以主动寻求用户来澄清然后再进行下一步操作（见下图和下面的代码示例）。此时的用户就是当前智能体可以调用的工具。

不仅如此，生成最终答案（见Factor 7: Contact humans with tool calls）和指定任务状态（比如任务完成，见HuggingFace 博客Tiny Agents）也都能作为工具来调用，真的是万物工具化（everything is tools）。

const taskCompletionTool: ChatCompletionInputTool = { type: "function", function: { name: "task_complete", description: "Call this tool when the task given by the user is complete", parameters: { type: "object", properties: {}, }, },};const askQuestionTool: ChatCompletionInputTool = { type: "function", function: { name: "ask_question", description: "Ask a question to the user to get more info required to solve or clarify their problem.", parameters: { type: "object", properties: {}, }, },};const exitLoopTools = [taskCompletionTool, askQuestionTool];

4.2 工具调用结果的上下文反馈

工具调用并不是一次性行为，它会对后续决策产生持续影响。

模型在使用工具之后，需要能够看到调用结果，并将这些结果纳入接下来的判断中。

如果工具返回的信息只是简单拼接进上下文，而缺乏明确结构，模型往往难以判断哪些内容是关键结论，哪些只是过程性信息。长时间运行后，这种混乱会不断累积，最终影响 Agent 的整体稳定性。

因此，工具调用结果需要被结构化地写回上下文，使模型能够快速识别其语义角色。

4.3 思考过程的上下文表达

在复杂任务中，模型往往需要经过多步推理才能得出结论。

这些中间思考过程，对模型自身而言是有价值的，但并不意味着它们都应该被完整保留下来。

上下文工程需要在可解释性与效率之间做出权衡。某些阶段，显式保留中间推理有助于模型稳定决策；而在其他阶段，过多的推理痕迹反而会干扰后续判断。

工程实践中，常见的做法是对思考过程进行分层管理，仅在必要时将其纳入上下文。

#4.4 交互：Agent 与环境的持续协同

Agent 并不是孤立运行的，它需要不断与外部环境交互。这种交互既包括成功执行后的正向反馈，也包括失败、异常以及不符合预期的结果。

上下文需要完整记录这些交互结果，让模型能够基于真实反馈调整行为策略。如果交互信息被忽略或丢失，模型很容易重复同样的错误。

因此，交互信息的管理，是上下文工程中不可或缺的一部分。

4.5 自主性与约束的平衡

随着 Agent 能力增强，模型的自主决策空间也在不断扩大。如果缺乏必要约束，模型可能会偏离预期目标，甚至产生不可控行为。

上下文工程在这里承担的是边界设定的角色。通过明确目标、约束条件以及可接受的行动范围，可以在不干预具体决策的情况下，引导模型行为朝着预期方向发展。

这种设计方式，使 Agent 能够在保持一定自由度的同时，避免行为失控。

05MCP：上下文工程的结构化落地方式

当 Agent 系统逐渐复杂，上下文内容开始呈现出明显的工程问题。

不同模块生成的信息被不断拼接进上下文，状态、工具描述、历史记录混在一起，结构逐渐变得模糊。

在这种情况下，即便模型能力足够强，也很难稳定地理解当前上下文中各类信息的角色。工程上的问题并不在模型本身，而在于上下文缺乏统一的组织方式。

MCP 正是在这样的背景下被提出的。它试图解决的，是上下文在系统层面的可读性与可维护性问题。

MCP 的核心思路，是将上下文视为一种可以被规范化的接口，而不是自由拼接的文本。

在 MCP 体系中，不同类型的信息被明确区分，例如任务状态、可用能力、行为约束以及外部反馈。每一类信息都有相对固定的表达方式，模型可以据此判断其在决策中的作用。

这种做法并不会限制模型的生成能力，而是降低理解成本，使模型能够更快地抓住当前最重要的信息。

当上下文被结构化之后，系统的整体行为会变得更加可预测。模型在不同轮次中面对的上下文形式保持一致，即使具体内容发生变化，其语义角色依然清晰。

Manus上下文工程实践：将不用的工具掩盖掉，而不是移除掉

对于持续运行的 Agent 系统而言，这种一致性尤为重要。它可以显著降低行为漂移的风险，也让问题排查变得更加直接。

从工程角度看，结构化上下文也更利于模块化设计，不同组件可以围绕统一协议协同工作。

MCP 并非独立存在的组件，而是服务于整个 Agent 系统。通过 MCP，Agent 在运行过程中产生的状态变化、工具调用结果以及环境反馈，都可以被有序地写回上下文。模型在后续决策时，看到的是一个经过整理的状态快照，而不是零散的信息碎片。

这种协同方式，使得上下文真正成为系统运转的一部分。

06智能体系统可靠性

作为一个智能系统，其稳定性需要额外关注。而上下文工程中的其中一环就是需要从工程的角度加强系统稳定性。

LangChain 博客How and when to build multi-agent systems中讲到了如何利用LangChain全家桶来构建和增强系统的稳定性或者可靠性（reliability），主要包括以下维度：

• 可靠的执行和错误处理，这需要一个智能体编排框架，比如LangGraph。

• 智能体调试和可观测性，这需要一个追踪、调试、交互系统，比如LangSmith和LangGraph Studio。

  • LangSmith 是一个统一的用于观测和评估AI应用的平台。具体地，LangSmith 可以调试、评估和监控AI应用及其性能。而且虽然LangSmith对LangChain的原生支持更好，但是它是独立于LangChain的，所以也可以很方便地应用于其他AI应用框架。

• LangGraph Studio 是一个智能体集成开发环境（agent IDE），专门用于可视化、交互和调试基于LangGraph构建的智能体系统（agentic system）。而且LangGraph Studio集成了LangSmith，所以也支持观测和评估智能体系统。

• 评估：无论是人工评估还是LLM评估（即LLM-as-a-Judge），在原型制作阶段可以先人工标注一些测试样本，并且可以借助于LLM来不断充实和完善。

  • LangSmith 也可以用于自动化或更高效地评估AI应用。

监控日志一方面供算法追踪和调试，另一方便还可以提供或者展示给用户。这样不仅可以增加AI应用的透明度和可解释性，还可以提升用户体验和便于建立AI应用与用户之间的信任。而且可以将LangGraph Studio提供给用户体验，那么在Studio集成的LangSmith监控系统的基础上，用户可以可视化地无代码地与智能体系统进行交互。这样不仅便于AI应用的开发测试人员收据用户反馈，而且用户使用体验和反馈更加真实有效。

07总结与展望

从Chatbot到Agent，LLMs 的上下文也变得更加复杂多样。之前的提示工程主要围绕系统和用户提示词，而如今的上下文工程还要处理状态、记忆、工具和结构化输出等内容及其之间的协同工作。

在长期运行、多轮决策和工具协同的场景下，模型能否稳定发挥，往往取决于它所“看到”的上下文是否清晰、是否连贯、是否始终围绕当前目标展开。上下文不再只是输入的一部分，而是系统状态的集中体现。

这也解释了为什么，在 Agent 体系中，单纯依赖提示词已经难以支撑复杂需求。提示词仍然有价值，但更多承担的是局部约束和行为引导的角色。真正决定系统上限的，是上下文如何被构建、更新和管理。

从这个角度来看，上下文工程背后设计到的是一类系统性问题。它涉及信息筛选、状态表达、结构设计以及运行过程中的动态调整。这些问题一旦处理不当，模型能力再强，也难以转化为稳定输出。

随着 Agent 应用不断扩展，上下文工程的重要性只会进一步凸显。在 Agent 时代，这种可控性，正逐渐成为一项基础能力。

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