上下文工程（Context Engineering）是指設計和構建一個動態系統，以正確的格式在正確的時間為大語言模型（LLM）提供恰當的信息和工具，從而使其能夠可靠地完成指定任務。它不僅關注靜態的提示詞設計，更注重系統性、動態性和信息的精準性。具體而言，上下文工程包括以下幾個核心要素：
①用正確的信息以確保模型獲取到完成任務所需的關鍵信息；②用正確的工具提供模型在執行任務時可能需要的各種功能支持。
③用正確的格式以清晰、簡潔、結構化的方式呈現信息。上下文工程超越了傳統的提示工程，涉及上下文檢索與生成、上下文處理、上下文管理等多個基礎組件，并且通過檢索增強生成（RAG）、記憶系統、工具集成推理、多智能體系統等系統級實現，構建復雜的應用場景。它強調動態生成和管理上下文，在不同的任務和場景中，根據需求實時調整。

上下文工程的關鍵在于首先對問題進行有效的分解，這能為后續的處理工作提供清晰的方向和基礎。然后，要根據具體的任務需求和問題特點，恰當調用大中小不同規模的模型，以發揮各模型的優勢。在實際操作過程中，還需要進行不同尺度的試錯調整，以便及時發現問題并進行優化。同時，多智能體的組織協同也至關重要，通過合理組織和協同多個智能體，可以實現更高效的任務執行和問題解決。這四個方面相互關聯、相互影響，共同構成了上下文工程的核心要素。

1、問題的有效分解

首先要精準地界定問題所涉及的范圍和邊界，把復雜的大問題拆解成多個相對獨立且易于處理的小問題，如在一個智慧交通系統項目中，大問題是“如何緩解城市交通擁堵”，將其分解為“交通流量監測”、“信號燈智能調控”、“公共交通優先通行策略”等小問題。其次，要確定并識別問題的不同層次和相互關系，有些問題是基礎性的，需要優先解決；有些問題則是依賴于其他問題的解決結果。比如在工業生產優化中，“設備故障預測”是基礎問題，“生產流程重構”則建立在設備可靠運行的基礎上。

2、大中小模型的恰當調用

大模型通常具有廣泛的知識和強大的通用能力，適用于需要處理大量復雜信息和復雜邏輯推理的場景。如在自然語言處理中的機器翻譯任務，大模型可以利用其海量的多語言語料和復雜的語言結構知識，生成較為準確的翻譯結果。同時，中小模型則在特定領域或特定任務上有一定的優勢。小模型可以針對特定問題進行優化，具有較高的執行效率和針對性，如在圖像識別中，對于某種特定缺陷的檢測，可以訓練一個小模型，使其對這種缺陷的特征高度敏感，從而快速準確地完成檢測任務。

3、不同尺度的試錯調整

在整體項目或方案設計階段，從宏觀上嘗試不同的思路和方法，評估其可行性和效果。比如在城市規劃中，嘗試不同的功能區劃分方案，通過模擬分析其對交通、環境、居民生活等方面的影響，及時發現和糾正不合理的方案。另外，微觀尺度的優化也很重要，在具體任務或模型訓練過程中，對參數、算法等進行細致的調整，以機器學習模型訓練為例，通過不斷地調整學習率、正則化參數等，使模型在訓練數據上的表現逐步提高，并且在驗證數據上也能保持較好的泛化能力。

4、多智能體的組織協同

在多智能體系統中，明確每個智能體的角色和任務非常重要，在一個智能物流系統中，有負責貨物運輸的智能運輸機器人、負責倉庫管理的智能倉儲機器人、負責路徑規劃的智能導航系統等，它們各自承擔不同的任務。建立有效的通信和協作機制，使智能體之間能夠實時共享信息、協調行動，可以采用集中式控制、分布式協作等多種方式。在智能物流系統中，智能運輸機器人需要與智能倉儲機器人和智能導航系統實時通信，根據倉儲機器人的發貨指令和導航系統的路徑規劃，準確地將貨物運輸到指定地點。

未來上下文工程的發展趨勢是實現人機環境系統智能，通過問題的有效分解、大中小模型的恰當調用、不同尺度的試錯調整和多智能體的組織協同，讓系統能夠更好地理解和適應復雜的現實環境，實現與人的高效協同，從而為用戶提供更智能、更精準的服務和解決方案。