上下文工程：超越提示工程的关键技能

为何上下文工程比提示工程更重要 人工智能代理在单个会话中消耗了50万个令牌，费用高达几美元，而每次工具调用后的性能却逐渐下降。大多数开发人员仍然习惯于“提示工程”，即精心设计每一次互动的完美指令。然而，这种方式已经不能满足当前的需求。代理的不同之处在于，它们会进行长达数百轮的长时间对话，从工具调用、记忆和检索文档中不断积累上下文信息。因此，上下文工程成为了一项至关重要的技能。 上下文工程超越提示工程的原因 长对话需求：现代AI代理通常需要处理多轮对话，每一轮对话都会增加新的上下文信息。这些信息不仅影响当下的响应质量，还可能对未来多个会话产生作用。 性能瓶颈：大量上下文信息会导致代理的性能下降，增加计算成本。如果不能有效管理这些信息，代理可能会变得缓慢且昂贵。 复杂性提升：随着技术的发展，现代应用对AI代理的要求越来越高，包括更复杂的任务处理和更广泛的知识获取。提示工程难以应对这种复杂性，而上下文工程则更加灵活。 影响代理性能的六大上下文渠道 用户输入：用户的每一个指令和反馈都会被记录，形成对话的历史。 代理输出：代理的每次回应也会添加到上下文中，为后续交互提供参考。 工具调用：代理使用外部工具时产生的所有数据和结果。 记忆单元：代理用于存储长期信息的记忆系统。 文档检索：代理从外部知识库中检索的相关信息。 环境参数：包括对话的时间、地点和其他外部条件。 策略1：像专业人士一样压缩上下文 去除冗余信息：识别并删除不会影响当前任务的旧上下文。 精简表述：使用更简洁的语言表达复杂的概念。 动态更新：根据对话内容实时调整上下文，保持其相关性和新鲜度。 策略2：构建有效的代理记忆 分层次存储：区分短时记忆和长时记忆，分别存储不同类型的上下文信息。 关联索引：建立高效的索引系统，便于快速检索相关信息。 个性化设置：根据不同用户的习惯和需求，定制记忆策略。 策略3：隔离上下文以提高性能 独立会话：确保每个会话的上下文信息独立存储，避免信息交叉干扰。 分段处理：将复杂的上下文信息分成多个部分，逐步处理。 多代理协作：通过多个代理共享任务，减少单一代理的上下文负担。 自定义上下文格式：降低令牌使用量 通过自定义上下文格式，可以显著减少令牌使用量，从而降低成本。例如，将无关紧要的信息用标记符号标注，让代理在生成响应时忽略这些内容。此外，使用二进制或压缩格式来存储大量数据也非常有效。 行业评价与公司背景 业内专家认为，上下文工程的发展是AI代理走向实际应用的关键一步。通过有效管理上下文，不仅能够提升代理的性能和用户体验，还能在控制成本的同时增加系统的可扩展性。一些领先的技术公司已经开始探索上下文工程的新方法，例如谷歌、微软和阿里云，都在这一领域投入了大量资源。未来，上下文工程有望成为AI开发的核心技术之一。