ContextEngineering上下文工程

ContextEngineering上下文工程

Context太大的缺点

1. 大多数模型的Context Window非常有限

   模型	Context Window
   Gemini 2.5 Pro	100万
   GPT-5	40万
   DeepSeek V3	12.8万
   Claude4	20万

2. 输入太杂乱会影响模型的理解

3. 输入越多，成本越高

ContextEngineering精心设计给模型的输入内容

不改变模型的解构，只改变模型能看到什么。

ContextEngineering流行的原因

1. 模型已经足够强大，在大部分情况下，如果模型的回答不能够让你满意，这并不是因为模型不够强，而是因为你没有给到模型足够清晰和足够完整的信息，而这一点正是ContextEngineering要解决的问题
2. Agent的兴起，让模型能够独立感知环境、影响环境，从而解决用户问题的一项技术
3. Context的管理效果会直接影响到Agent的执行效果

ContextEgineering的实现方法

• 保存Context：保存到内存或磁盘中
• 选择Context：静态选择（每次都要放到上下文中的，如cursor的rules），动态选择（挑选记忆、挑选工具、Rag）
• 压缩Context：Claude Code的Agent是如何做压缩的呢：当Context Window超过95%的时候，Claude Code会将内容进行总结保存，之前的原文就删除掉了。
• 隔离Context：不同模块之间的Context是互相隔离的、互不干扰，这通常发生在Multi-Agent系统里面
  
  上面几个Subagent拥有不同的Context，各自独立，互不响应。

总结

• Context：模型的输入
• Context Window：模型输入容量上限
• Context Engineering：精心设计给模型的输入内容
• Context Engineering实现方式：保存Context、选择Context、压缩Context、隔离Context