LangChain 系列 | 上下文工程

01 前言

这是 2026 年的第一篇文章，首先祝大家新年快乐！愿我们在新的一年里，继续在 AI 的浪潮中并肩前行。

在前两篇关于 LangChain V1.0 的文章中，我们聊了如何通过create\_agent极简构建智能体以及运行时模型。但在实战中发现，Agent 往往在原型阶段表现惊艳，一到生产环节就容易“翻车”或“断片”。

Agent 失败的主要原因是什么？

通常并非模型不够聪明，而是因为我们没能把“正确”的信息，在“正确”的时间，以“正确”的格式喂给它。这种缺乏“正确上下文”的现状是构建可靠智能体的最大阻碍。

今天，我们就来看看 AI 工程师的核心基本功：上下文工程（Context Engineering），以及在Langchain中是如何使用的。

02 概览

在 LangChain 的设计哲学中，Agent 的核心是一个闭环：模型调用（Model call）与工具执行（Tool execution）。上下文工程的任务，就是在这两步之间建立高效的数据流动机制。

我们可以从**“数据来源”和“生命周期”两个维度来理解上下文**：

数据来源（Data Sources）

这是上下文的“原材料”，LangChain 将其分为三类：

运行时上下文 (Runtime Context)：外部注入的静态配置（如用户 ID、API 密钥、当前时间、权限 Scope）。
状态 (State)：对话作用域内的短期记忆（如当前消息历史、上传的文件引用、工具中间结果）。
存储 (Store)：跨对话的长期记忆（如用户画像、历史偏好、提取的知识库）。

上下文生命周期（Context Lifecycle）

基于上述数据源，在 Agent 的执行环中，可以通过两种方式使用上下文（将在下文详细展开）：

瞬态上下文（Transient Context）：仅影响当前单次模型调用的视角，不改变系统状态。主要是**模型上下文（01）。**例如：动态注入 System Prompt 或过滤敏感工具。
持久上下文（Persistent Context）：会将变更写入状态或存储，影响未来所有的交互。包括工具上下文（02）和生命周期上下文（03）。例如：工具执行结果回写、对话历史的自动总结压缩。

上下文类型包括模型上下文、工具上下文、生命周期上下文。

数据流动过程如下图所示：输入 -> 处理 -> 输出/回写

03 瞬态上下文

瞬态上下文（Transient Context）指的是模型在单次调用（Run）中看到的内容。它的特点是“阅后即焚”—我们可以灵活修改传给模型的信息，而不会污染系统中永久保存的状态。

通过Langchain的中间件（Middleware）机制，我们可以动态干预**模型上下文（Model Context）**的四个关键要素：

**1、**System Prompt：动态设定行为边界。例如根据用户 VIP 等级动态注入服务指令。

2、Messages：临时修剪或增强历史记录。例如在发送前隐藏某些敏感报错信息。

3、Tools：动态过滤工具集。例如用户未登录时，从 prompt 中移除“支付工具”的定义。

4、Response Format：强制结构化输出，确保返回结果符合业务 Schema。

一个示例：根据运行时权限动态注入提示词

from langchain.agents.middleware import dynamic_prompt, ModelRequest from langchain.agents import create_agent import os from dataclasses import dataclass @dataclass classContext: user_role: str # 假设我们定义了一个上下文感知的 Prompt 函数 @dynamic_prompt defcontext_aware_prompt(request: ModelRequest) -> str: # 1. 从运行时上下文(Runtime Context)中读取用户元数据 user_role = request.runtime.context.user_role base_prompt = "你是一个专业的AI助手。" # 2. 根据角色动态调整 System Prompt (瞬态修改) # 这个修改只影响本次请求，不会修改数据库里的用户角色 if user_role == "admin": base_prompt += "\n当前用户拥有管理员权限，可以使用系统级工具。" elif user_role == "viewer": base_prompt += "\n当前用户仅有只读权限，涉及修改的操作请礼貌拒绝。" print(base_prompt) return base_prompt # 定义agent os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "sk-..." agent = create_agent("deepseek-chat", middleware=[context_aware_prompt], context_schema=Context) # 调用 response = agent.invoke( {"messages": [{"role": "user", "content": "我有什么权限"}]}, context=Context(user_role="admin") ) print(response)

示例首先定义一个上下文类Context，可以传入用户角色，然后定义一个上下文感知的 Prompt 函数动态修改系统提示词，并由**@dynamic_prompt**修饰作为中间件，最后定义agent对象并进行调用。

最终输出部分文本如下所示：

根据您的身份，您拥有**管理员权限**， 可以使用以下系统级工具...

04 持久上下文

与单次调用的“瞬态”不同，**持久上下文（Persistent Context）**的目标是永久改变 Agent 的认知或记忆，使其具备连续性和学习能力。

这主要通过以下两种机制实现：

1、工具回写 (Tool Writes)

工具不仅仅是执行动作，它还是更新状态的桥梁。工具可以通过返回特殊的Command对象，将结构化结果（如“用户手机号已验证”）回写到 State 中，或者将用户偏好存入 Store。

2、生命周期管理 (Life-cycle Management)

发生在模型与工具调用之间的自动化维护逻辑。

最典型的应用是自动总结（Summarization）：当对话历史过长时，系统自动调用轻量级模型生成摘要，并永久性地在 State 中替换掉原始的陈旧消息，防止 Token 溢出并降低成本。

一个示例片段：使用内建中间件实现自动总结

from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware # 初始化 Agent agent = create_agent( model="gpt-4o", tools=[...], middleware=[ # 注册总结中间件 SummarizationMiddleware( # 使用廉价模型进行总结 model="gpt-4o-mini", # 触发阈值：当历史记录超过 4000 token trigger={"tokens": 4000}, # 策略：总结旧消息，但保留最近 20 条原文 keep={"messages": 20} ), ], )

05 避坑指南

在构建生产级上下文管道时，可以参考官方经验指南：

1、先静态，后动态：不要一上来就设计复杂的动态路由。先用固定的 System Prompt 跑通业务闭环，再逐步增加上下文逻辑。

2、分清“阅后即焚”与“永久铭刻”：仅影响本轮调用的逻辑（如权限校验提示）放在瞬态上下文；需要未来都“记得”的信息（如用户昵称）必须写入持久状态。

3、标准化内容格式：充分利用 LangChain 标准的content\_blocks消息格式，这能确保你的 Agent 在切换不同模型（如从 GPT-4 切换到 DeepSeek）时，多模态内容和工具调用依然稳定。

4、善用内建中间件：除非业务逻辑极度特殊，否则优先选择SummarizationMiddleware等经过社区验证的成熟方案，避免重复造轮子。

5、监控与度量：上下文工程直接关联成本。务必追踪每次调用的 Token 消耗和延迟，防止因为 Prompt 注入过多导致上下文过载。

06 总结

上下文工程不再是简单的“拼凑字符串”，它是对 Agent 数据流动的精细化治理。

在 LangChain V1.0+ 的体系下，通过清晰划分数据来源，并灵活组合瞬态与持久两种处理模式，我们才能构建出既“聪明”又“稳重”的智能体。

当下基础模型已经很强了，工程化的过程中，不再纠结于基础模型的微小差异，而是把精力放在构建更稳定、可靠的上下文环境上。

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