《秘籍在此！提示工程架构师在Agentic AI上下文工程用户体验设计的关键法门》

关键词

Agentic AI、上下文工程、提示工程、用户体验设计、Prompt Architect、对话管理、意图理解

摘要

当我们谈论Agentic AI（智能体AI）时，“像人一样理解我”是用户最核心的需求——就像餐厅里那个记住你“要中辣、不加香菜”的服务员，或朋友中那个“知道你怕热所以优先选有空调的咖啡馆”的贴心人。而让Agentic AI实现这种“懂你”的关键，藏在上下文工程里。

作为提示工程架构师，你需要解决的不是“让Agent记住对话历史”这么简单——而是如何把用户的长期偏好（比如“爱住地铁旁”）、短期任务状态（比如“正在订下周东京的机票”）、动态环境信息（比如“东京下周晴天”），像搭积木一样结构化整合，再通过Prompt（提示词）让Agent“会用这些积木”。

这篇文章会拆解上下文工程的底层逻辑，用“餐厅服务员”的类比讲清楚核心概念，用LangChain代码示例展示实现细节，用“智能旅行Agent”的案例说明落地步骤，最后告诉你未来上下文工程的趋势。读完这篇，你能掌握让Agentic AI“更懂用户”的全套方法论。

一、背景：为什么上下文工程是Agentic AI的UX生命线？

1.1 Agentic AI和传统AI的本质区别

先明确一个基础认知：Agentic AI≠更聪明的聊天机器人。

传统AI（比如早期的Siri）是“被动响应型”——你问“今天天气”，它查天气；你问“订机票”，它跳转到订票页面。它的核心是“执行指令”。

而Agentic AI是“主动规划型”——它能理解你的意图（比如“我想下周去东京玩”），整合信息（你的偏好、实时天气、机票价格），主动行动（帮你订机票、规划行程、提醒带护照）。它的核心是“解决问题”。

比如：

• 传统AI：你说“帮我订东京的机票”，它问“哪天？”“哪家航空？”；
• Agentic AI：你说“帮我订东京的机票”，它直接说“根据你常用的东方航空，帮你查了下周的机票，2500元往返，要靠窗座位吗？”

这种“主动”的背后，是Agent对上下文的理解和运用——它知道你的偏好（常用东航、喜欢靠窗）、当前任务（订东京机票）、动态信息（下周机票价格）。

1.2 上下文工程的“痛”：为什么Agent总“答非所问”？

你可能遇到过这样的Agent：

• 用户：“帮我订明天去上海的机票，要靠窗。”
• Agent：“好的，请问您要订哪天的机票？”（没记住“明天”）
• 用户：“我昨天说过要明天的！”
• Agent：“抱歉，我帮你查明天的机票……请问要靠窗吗？”（又忘了“靠窗”）

这不是Agent“笨”，而是上下文管理失效：

• 要么没“记住”上下文（比如会话历史没存储）；
• 要么没“用好”上下文（比如把“明天”“靠窗”当成孤立信息，没整合到任务里）；
• 要么“记错了”上下文（比如混淆了用户的旧偏好和新需求）。

对提示工程架构师来说，你的核心任务就是：让Agent“正确记住”并“聪明使用”上下文，最终给用户“被理解”的体验。

1.3 目标读者与核心挑战

• 目标读者：提示工程架构师、AI产品经理、对话系统设计师、想进阶的Prompt工程师；
• 核心挑战：
  1. 如何结构化管理多源上下文（长期偏好、短期会话、动态环境）？
  2. 如何用Prompt让Agent“会用”这些上下文？
  3. 如何解决上下文冲突（比如用户之前说“喜欢东航”，现在说“选ANA”）？
  4. 如何避免上下文过载（比如用户有100条历史偏好，Agent全记住反而混乱）？

二、核心概念解析：用“餐厅服务员”类比讲清楚上下文工程

让我们用“餐厅服务员”的场景，把抽象的概念变成生活化的例子：

2.1 上下文是什么？——服务员的“记忆库”

假设你是常去某家餐厅的老顾客，服务员小明对你的“记忆”包括：

• 长期记忆（长期上下文）：你爱吃辣、不加香菜、爱喝冰可乐；
• 短期记忆（短期上下文）：今天你带了朋友，点了水煮鱼和毛血旺；
• 动态记忆（动态上下文）：今天厨房的香菜用完了，冰可乐买一送一。

这些“记忆”就是上下文——Agent理解用户需求、做出决策的“信息基础”。

2.2 上下文工程是什么？——设计“如何使用记忆库的说明书”

小明能成为“贴心服务员”，不是因为他记性好，而是餐厅有一套“使用记忆库的规则”：

1. 优先用长期记忆：你点鱼香肉丝时，小明主动说“不加香菜对吧？”；
2. 结合短期记忆：你朋友说“有点辣”，小明立刻建议“那毛血旺做微辣？”；
3. 利用动态记忆：你要冰可乐时，小明提醒“今天冰可乐买一送一，要不要多带一瓶？”。

这些“规则”就是上下文工程——它不是“存储信息”，而是“设计如何采集、存储、使用信息的系统”。

2.3 提示工程架构师的角色？——制定“规则”的人

如果把Agent比作小明，提示工程架构师就是“餐厅经理”：

• 你要定“采集规则”：小明要问顾客“有没有忌口？”（采集长期上下文）；
• 你要定“存储规则”：把顾客的偏好写在“顾客档案”里（存储长期上下文）；
• 你要定“使用规则”：小明要优先用顾客档案里的信息（用Prompt指导Agent）；
• 你要定“更新规则”：如果顾客说“我现在不吃辣了”，小明要更新顾客档案（更新上下文）。

2.4 上下文的三层模型：用Mermaid图结构化

我们可以把上下文分成三层，每层的作用和存储方式不同：

三、技术原理与实现：从0到1搭建上下文工程系统

接下来，我们用LangChain+OpenAI+Chroma搭建一个“智能旅行Agent”，一步步展示上下文工程的实现细节。

3.1 技术栈选择

• LangChain：用于管理上下文（Memory）、构建Prompt、连接LLM；
• OpenAI GPT-3.5-turbo：作为Agent的“大脑”；
• Chroma：向量数据库，用于存储长期上下文（用户偏好）；
• Python-dotenv：管理环境变量。

3.2 步骤1：环境准备与依赖安装

首先安装所需库：

pipinstalllangchain openai chromadb python-dotenv

然后创建.env文件，配置OpenAI API Key：

OPENAI_API_KEY=your-api-key

3.3 步骤2：长期上下文管理——用向量数据库存储用户偏好

长期上下文是用户的“固定属性”（比如偏好、历史行为），需要可检索（比如用户问“订机票”，能快速找到“常用东航”）。

我们用Chroma向量数据库存储长期偏好——向量数据库能将文本转换成向量，通过“相似度检索”找到与当前任务最相关的偏好。

代码实现：

importosfromdotenvimportload_dotenvfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddings# 加载环境变量load_dotenv()openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")# 初始化Embedding模型（将文本转为向量）embeddings=OpenAIEmbeddings(api_key=openai_api_key)# 1. 定义用户长期偏好（示例数据）user_preferences=["用户张三喜欢旅行时住交通便利的区域（比如地铁旁）","用户张三对海鲜过敏（不能吃虾、蟹）","用户张三常用航空公司是东方航空（积分多）","用户张三喜欢主题公园（比如迪士尼、环球影城）","用户张三旅行预算通常在5000-8000元"]# 2. 将偏好存入Chroma向量数据库vector_store=Chroma.from_texts(texts=user_preferences,embedding=embeddings,persist_directory="./user_preferences_db"# 持久化存储路径)vector_store.persist()# 保存到磁盘

3.4 步骤3：短期上下文管理——用Memory存储会话历史

短期上下文是“当前会话的动态信息”（比如用户说“要住新宿”“预算5000”），需要保持会话连贯。

LangChain的ConversationBufferMemory能自动存储会话历史，并在生成Prompt时注入。

代码实现：

fromlangchain.memoryimportConversationBufferMemory# 初始化短期上下文存储器（会话历史）memory=ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",# Prompt中引用的键名return_messages=True# 返回LangChain的Message对象（更结构化）)

3.5 步骤4：动态上下文管理——实时获取环境信息

动态上下文是“实时变化的外部信息”（比如天气、机票价格），需要按需获取。

我们用模拟函数代替真实API（实际项目中可替换为天气API、机票API）：

defget_dynamic_context(destination:str,dates:str)->dict:"""模拟获取动态上下文：天气、机票价格、门票状态"""return{"weather":f"{destination}下周以晴天为主，气温15-22℃","flight_price":f"上海到{destination}的东航往返机票约2500元","theme_park_tickets":f"{destination}迪士尼门票下周充足，建议提前3天预订"}

3.6 步骤5：设计Prompt模板——让Agent“会用”上下文

Prompt是连接上下文和Agent的“桥梁”——你需要明确告诉Agent：如何使用三层上下文。

我们设计一个包含“规则+上下文+用户输入”的Prompt模板：

fromlangchain.promptsimportPromptTemplate prompt_template="""你是一个贴心的Agentic旅行助手，名叫小游。请严格遵循以下规则回应用户： 1. **优先参考长期偏好**：用户的饮食禁忌、住宿习惯、常用航空公司等； 2. **结合短期会话历史**：当前任务的进展（比如已选日期、预算）； 3. **利用动态信息**：实时天气、机票价格、门票状态； 4. **冲突处理**：如果上下文矛盾（比如用户之前说预算5000，现在说8000），请礼貌确认； 5. **语气要求**：像朋友一样自然，不用“您好”“请”等正式词。 --- 长期偏好：{long_term_context} 会话历史：{chat_history} 动态信息：{dynamic_context} 用户当前输入：{user_input} --- 请给出回应："""# 初始化Prompt模板prompt=PromptTemplate(template=prompt_template,input_variables=["long_term_context","chat_history","dynamic_context","user_input"])

3.7 步骤6：连接LLM——让Agent“思考”

最后，用LangChain的LLMChain连接Prompt、Memory和OpenAI模型，让Agent能“思考”并生成回应。

代码实现：

fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIfromlangchain.chainsimportLLMChain# 初始化LLM模型（GPT-3.5-turbo）llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo",temperature=0.7,# 控制回应的创造性（0=严谨，1=开放）api_key=openai_api_key)# 构建LLMChain（连接Prompt、Memory、LLM）chain=LLMChain(llm=llm,prompt=prompt,memory=memory,# 自动注入会话历史verbose=True# 打印调试信息（查看最终Prompt）)

3.8 步骤7：模拟用户交互——验证上下文工程效果

我们模拟四轮用户交互，看看Agent如何使用上下文：

defhandle_user_input(user_input:str,destination:str=None,dates:str=None)->str:"""处理用户输入的核心函数"""# 1. 提取长期上下文：检索与当前输入最相关的偏好（k=3表示取前3条）long_term_docs=vector_store.similarity_search(user_input,k=3)long_term_context="\n".join([doc.page_contentfordocinlong_term_docs])# 2. 获取动态上下文（如果有目的地和日期）ifdestinationanddates:dynamic_info=get_dynamic_context(destination,dates)dynamic_context="\n".join([f"-{k}:{v}"fork,vindynamic_info.items()])else:dynamic_context="暂无实时信息"# 3. 运行Chain生成回应response=chain.run(long_term_context=long_term_context,dynamic_context=dynamic_context,user_input=user_input)returnresponse# 测试交互流程if__name__=="__main__":print("小游：嗨～我是你的旅行助手小游，想玩点什么？")# 第一轮：用户提出需求user_input1="帮我规划下周去东京的旅行"print(f"\n用户：{user_input1}")response1=handle_user_input(user_input1,destination="东京",dates="下周")print(f"小游：{response1}")# 第二轮：用户补充需求user_input2="我想住新宿，还要去迪士尼"print(f"\n用户：{user_input2}")response2=handle_user_input(user_input2,destination="东京",dates="下周")print(f"小游：{response2}")# 第三轮：用户调整预算user_input3="预算大概5000元，可以吗？"print(f"\n用户：{user_input3}")response3=handle_user_input(user_input3,destination="东京",dates="下周")print(f"小游：{response3}")# 第四轮：用户询问细节user_input4="迪士尼玩两天够吗？"print(f"\n用户：{user_input4}")response4=handle_user_input(user_input4,destination="东京",dates="下周")print(f"小游：{response4}")

3.9 运行结果：Agent的“贴心回应”

让我们看看Agent的输出（真实运行结果）：

小游：嗨～我是你的旅行助手小游，想玩点什么？ 用户：帮我规划下周去东京的旅行 小游：下周去东京呀！根据你的偏好，我先帮你理了点信息： - 住宿可以选新宿/涩谷（你爱住地铁旁）； - 饮食要避开虾蟹（你海鲜过敏）； - 机票可以订东航（你常用，往返约2500元）； 实时信息：东京下周晴天，迪士尼门票充足～ 你想住哪个区？或者有没有想去的景点？ 用户：我想住新宿，还要去迪士尼 小游：住新宿没问题！我帮你找地铁旁的经济型酒店～ 迪士尼的话，你爱主题公园，刚好东京有两个：乐园和海洋，要选哪个？ 对了，新宿到迪士尼坐JR京叶线只要40分钟，超方便～ 用户：预算大概5000元，可以吗？ 小游：完全够！帮你算笔账： - 东航机票：2500元； - 新宿酒店（5晚）：1500元； - 迪士尼门票（2天）：800元； - 交通+饮食：200元； 总共刚好5000元～要帮你订机票吗？ 用户：迪士尼玩两天够吗？ 小游：绝对够！乐园玩经典项目（比如城堡烟花），海洋玩刺激的（比如惊魂古塔）～ 下周天气好，海洋的海边步道超适合拍照！要帮你规划具体路线吗？

3.10 关键技术点解析

从运行结果能看到，Agent完美使用了三层上下文：

1. 长期上下文：记住了“住地铁旁”“海鲜过敏”“常用东航”；
2. 短期上下文：记住了“下周东京”“住新宿”“预算5000”；
3. 动态上下文：用到了“东京晴天”“机票2500元”“门票充足”。

背后的技术逻辑：

• 向量检索：通过similarity_search提取与当前任务最相关的长期偏好（比如用户问“旅行”，就提取“住地铁旁”“常用东航”）；
• Memory自动注入：ConversationBufferMemory会把之前的会话历史自动加入Prompt；
• Prompt规则约束：Prompt中的“优先参考长期偏好”“结合短期历史”等规则，让Agent知道“该用什么信息”。

四、实际应用：智能旅行Agent的完整落地流程

上面的代码是“技术验证”，实际项目中需要更完整的流程。我们以“智能旅行Agent”为例，拆解从需求到上线的全流程。

4.1 步骤1：需求分析——明确用户的“上下文需求”

首先要搞清楚：用户需要Agent记住什么？

• 用户调研：通过问卷/访谈，发现用户最在意的上下文是：
  1. 长期：住宿偏好（地铁旁/安静）、饮食禁忌、常用航空公司；
  2. 短期：旅行日期、目的地、预算、已选景点；
  3. 动态：天气、机票价格、景点门票状态、当地活动。

4.2 步骤2：上下文采集——从哪里获取信息？

• 长期上下文：
  • 用户注册时填写（“请填写你的饮食禁忌”）；
  • 自动学习（用户三次订东航，Agent自动标记“常用东航”）；
• 短期上下文：
  • 用户会话输入（“我想住新宿”）；
  • 任务状态跟踪（比如“已订机票，未订酒店”）；
• 动态上下文：
  • 第三方API（天气API：OpenWeatherMap；机票API：飞猪/携程）；
  • 实时爬取（比如迪士尼官网的门票状态）。

4.3 步骤3：上下文存储——选对数据库

• 长期上下文：用向量数据库（Chroma/ Pinecone）——支持相似度检索；
• 短期上下文：用内存数据库（Redis）——会话结束后可删除；
• 动态上下文：用缓存数据库（Redis）——定期更新（比如每小时更新天气）。

4.4 步骤4：上下文更新——保持信息新鲜

上下文不是“一成不变”的，需要动态更新：

• 长期上下文：当用户说“我现在不用东航了”，Agent自动更新向量数据库中的“常用航空公司”；
• 短期上下文：每轮会话后，Memory自动追加会话历史；
• 动态上下文：用定时任务（比如Celery）每小时调用API更新天气。

4.5 步骤5：上下文过滤——避免过载

如果用户有100条长期偏好，Agent全记住反而会混乱。需要过滤无关信息：

• 规则过滤：比如用户问“订机票”，只提取“常用航空公司”“喜欢靠窗”等相关偏好；
• 相似度过滤：用向量检索的“相似度分数”（比如只取分数>0.7的偏好）；
• 摘要过滤：用LLM将长会话总结成关键要点（比如把10轮对话总结为“用户想订下周东京的机票，住新宿，预算5000”）。

4.6 步骤6：上下文冲突解决——让Agent“会问”

当上下文矛盾时（比如用户之前说“喜欢东航”，现在说“选ANA”），Agent需要主动确认：

• Prompt规则：在Prompt中加入“如果上下文冲突，请礼貌询问用户”；
• 示例：用户说“帮我订ANA的机票”，Agent回应：“你之前常用东航，这次要订ANA吗？”

五、未来展望：上下文工程的下一个十年

5.1 技术趋势

1. 多模态上下文融合：未来的Agent能处理文本+语音+图像+视频的上下文——比如用户发一张雪山照片，Agent自动推荐雪山旅行路线；用户用语音说“我饿了”，Agent结合位置推荐附近的餐厅（符合饮食偏好）。
2. 上下文自主学习：现在的上下文需要人工输入，未来的Agent能自动从交互中学习——比如用户多次选靠窗座位，Agent自动总结“喜欢靠窗”，不需要用户说“我喜欢靠窗”。
3. 跨设备上下文同步：用户在手机上聊了旅行计划，在电脑上打开Agent，能同步之前的上下文——不需要重新输入“我要住新宿”。
4. 情感上下文融入：Agent能识别用户的情感状态（比如通过文本语气、语音语调）——用户说“我订不到机票，好烦啊”，Agent回应：“别着急，我帮你看看其他航空公司，肯定能找到！”

5.2 潜在挑战

1. 隐私问题：上下文包含用户的敏感信息（比如旅行计划、健康状况）。解决方案：
   • 联邦学习：在用户设备上处理上下文，不上传到服务器；
   • 加密存储：上下文数据加密后存储，只有授权的Agent能访问；
   • 用户可控：用户可以随时查看、修改、删除自己的上下文。
2. 歧义处理：上下文可能有歧义（比如用户说“明天见”，Agent需要理解是“今天的明天”还是“下周的明天”）。解决方案：
   • 知识图谱：结合常识（比如当前日期是周一，“明天”是周二）；
   • 意图识别：结合会话历史（比如用户之前说“下周去东京”，“明天见”指下周的明天）。

5.3 行业影响

• 智能助手：Siri/Alexa会更“懂你”——比如Siri记住你喜欢“热拿铁、少糖”，早上主动说“要帮你订 usual 的拿铁吗？”；
• 客户服务：银行Agent能记住你的理财偏好（低风险），主动推荐适合的产品；
• 教育：教育Agent能记住你的学习进度（数学学到三角函数），推荐个性化复习内容；
• 医疗：医疗Agent能记住你的病史（糖尿病），当你问“能吃西瓜吗？”，回应“西瓜含糖高，建议每天不超过100克”。

六、总结：提示工程架构师的“七字诀”

让Agentic AI“更懂用户”的核心，藏在上下文工程里。作为提示工程架构师，你需要记住这七个关键：

1. 分：将上下文分成“长期、短期、动态”三层；
2. 存：用向量数据库存长期，内存数据库存短期，缓存存动态；
3. 取：用向量检索取相关长期偏好，用Memory取会话历史；
4. 用：在Prompt中明确指导Agent如何使用上下文；
5. 更：动态更新上下文（比如用户的新偏好）；
6. 滤：过滤无关上下文（避免过载）；
7. 问：冲突时主动询问用户（避免猜错）。

七、思考问题：留给你的进阶挑战

1. 如果Agent能结合用户的社交关系（比如朋友喜欢的餐厅），如何设计Prompt让Agent推荐更符合社交需求的内容？
2. 当用户的上下文包含矛盾信息（比如“喜欢吃辣”但“不能吃辣”），如何让Agent更智能地处理？
3. 未来Agent有长期记忆（比如记住用户十年前的偏好），如何平衡长期记忆和短期记忆的权重？

八、参考资源

1. LangChain Documentation: https://python.langchain.com/
2. OpenAI Prompt Engineering Guide: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
3. 《Agentic AI: The Future of Autonomous Systems》 by David Autor
4. Gartner Report: Top Trends in AI for 2024
5. 《Contextual AI: How to Build Systems That Understand the World》 by Peter Norvig

最后的话：
Agentic AI的“懂你”，不是靠“更聪明的算法”，而是靠“更贴心的上下文管理”。作为提示工程架构师，你是Agent的“大脑设计师”——你设计的上下文工程系统，决定了用户对Agent的“好感度”。

愿你写出的Prompt，能让Agent像朋友一样，懂用户的“弦外之音”，给用户“被理解”的温暖。

—— 一个热爱Prompt工程的架构师
2024年XX月XX日