1、 Agent全面爆发的前夜：上下文成为核心变量

1.1 从Chatbot到Agent：能力形态的本质跃迁

在大语言模型（LLM）大规模落地到实际产品之前，Chatbot（聊天机器人）是最主流的应用形态。这种形态的工作逻辑十分简单：模型接收用户的单次输入后，在当前对话语境中生成一条回应，整个交互流程随即终止。

【小白注解】：这里的“当前上下文”可以理解为“本次聊天的即时信息”，比如你问Chatbot“今天天气”，它只需要基于“查询天气”这个当下需求回应，不需要记住你昨天问过什么。

在这种模式下，模型的核心关注点集中在单轮或有限几轮对话内。工程实践的核心也围绕提示词展开——比如如何精准描述需求、给模型设定明确角色，再加上简单的上下文拼接技巧。只要用户输入的需求足够清晰，模型通常都能给出可用的输出结果。

但随着LLM的应用场景越来越复杂，这种简单的交互方式开始暴露出明显短板。很多实际任务根本无法在一次对话中完成，比如“写一篇行业调研报告”“制定一份产品迭代方案”，这些任务都需要拆解成多个步骤，过程中还会产生大量中间结果（比如调研数据、方案框架、修改意见等）。如果模型只能“看到”当前这一轮的输入，就无法判断这些中间信息在整个任务流程中的位置，自然也难以保证行为和逻辑的连贯性。

Agent（智能体）的概念，正是在这种“复杂任务需求无法满足”的背景下被提出的。它的核心要求是：模型能够围绕一个明确的目标持续工作，根据已有的信息判断当前任务进展，自主决定下一步该采取的行动。要支撑这种“自主决策、持续推进”的能力，模型需要“看到”的信息量级大幅提升，上下文也由此从“辅助补充”升级为“核心支撑”，成为决定Agent能力上限的关键变量。

1.2 Agent出现的技术动因：对“持续状态感知”的刚性需求

从工程实现的角度来看，Agent的出现并非偶然，而是系统需求发生本质变化后的必然结果。在Agent的应用场景中，模型需要处理的不再仅仅是“用户的问题本身”，还包括：当前任务处于哪个阶段、已经完成了哪些步骤、产生了哪些中间结果、还有哪些子任务未解决。更重要的是，Agent往往需要借助外部工具（比如数据库查询、网页爬虫、代码执行工具等）获取信息或执行操作，这些工具调用的行为和结果，都会直接影响后续的决策方向。

这些变化，倒逼模型必须具备“感知历史信息”的能力——它需要清楚哪些行为已经发生、哪些结果已经产生、当前状态距离最终目标还有多远。如果这些关键信息无法被有效传递给模型，Agent的行为就会变得极其不稳定：可能反复执行同一个步骤，可能遗漏关键子任务，甚至可能偏离核心目标，出现“越做越偏”的情况。

因此，我们可以把Agent的本质需求归结为一点：模型需要在更大的时间尺度上，完整理解任务的上下文全貌。

1.3 上下文角色的重新定位：从“辅助补充”到“系统状态载体”

在LLM的早期应用中，上下文更多被视为“输入的补充说明”，核心作用是帮助模型理解当前问题的背景。比如你问“这个函数怎么优化”，补充一句“我用的是Python，处理的是百万级数据”，这部分补充信息就是上下文。这种用法下，上下文的存在与否，并不会对整个系统的结构产生决定性影响。

但进入Agent阶段后，上下文的角色发生了根本性转变：它开始承担“系统状态表达”的核心职责。模型的每一次决策，都会直接受到上下文内容的影响——上下文中包含的信息越完整、结构越清晰，模型就越容易判断当前所处的位置和下一步的行动方向。

这也意味着，上下文不再是“可以随意拼接的文本片段”，而是一种需要被“精心管理”的核心资源。工程实践中需要解决的关键问题包括：哪些信息需要长期保留（比如核心目标、关键约束条件）、哪些信息只在短时间内有效（比如某个中间步骤的临时结果）、哪些信息需要反复强调（比如任务的核心要求、禁止行为）。这些问题的处理方式，会直接影响Agent的行为效果和稳定性。

可以说，在Agent时代，模型的能力表现，很大程度上取决于上下文的组织和管理方式。

1.4 从提示工程到上下文工程：技术实践的自然演进

在Agent出现之前，提示工程是提升LLM表现的核心手段。通过设计精准的提示词（比如“请以产品经理的视角，用简洁的语言分析这个需求”），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。

但当系统开始引入“多轮决策”和“复杂状态管理”后，仅依赖提示词就很难满足控制需求了。核心原因在于：提示词更适合描述“固定的规则和格式”，却不擅长表达“持续变化的任务状态”。随着任务推进，上下文内容会不断增长，原本精心设计的提示词，很容易被大量的中间信息淹没，最终失去对模型的引导作用。

正是在这种背景下，上下文工程逐渐从提示工程中分离出来，成为一个独立的、关键的工程领域。它关注的核心问题不再是“某一句提示词写得好不好”，而是“如何构建、更新和裁剪整个上下文”，确保模型在每一个决策节点，都能获取到对当前判断最有价值的信息。

这一转变，不仅是技术思路的升级，更为后续Agent系统的工程化落地奠定了坚实基础。

2、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。

3、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

4、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。

5、MCP：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。

6、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。

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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