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Agentic AI基础设施实践经验系列（九）：Context Engineering 上下文工程
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原文中文，约22100字，阅读约需53分钟。
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内容提要
本文探讨了上下文工程在智能体应用中的关键作用，结合AWS Bedrock等技术，构建了应对复杂任务的上下文管理框架。上下文工程通过动态信息管理，优化推理和决策能力，从而提升智能体的性能和成本效益。
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关键要点
- 上下文工程在智能体应用中起关键作用，结合AWS Bedrock等技术构建上下文管理框架。
- Agentic AI具备自主决策和行动能力，需管理复杂的上下文信息。
- 上下文管理的复杂度增加，传统对话系统与Agent系统的上下文管理方式不同。
- 上下文管理面临物理限制、成本压力、个性化需求和性能下降等挑战。
- 上下文工程通过动态管理信息，优化推理和决策能力，解决传统提示工程的局限性。
- 上下文工程由输入、记忆和输出三部分组成，支持复杂任务的执行。
- 上下文检索与生成模块通过RAG系统获取相关信息，确保AI有正确材料完成任务。
- 上下文处理模块通过长序列优化和自优化机制解决信息处理挑战。
- 上下文管理模块优化信息的组织、存储与利用，提升上下文管理效率。
- AWS提供完整的上下文工程技术栈，支持智能体的开发与部署。
- Strands Agents框架简化Agent开发，提供对话管理和记忆管理功能。
- AgentCore Memory提供企业级的记忆管理服务，支持长期上下文保持。
- AgentCore Gateway通过动态加载工具定义，优化上下文使用和工具选择。
- 上下文工程技术生态形成理论与实践结合的闭环，支持智能体应用的可持续发展。
❓
延伸问答
上下文工程在智能体应用中有什么关键作用？
上下文工程通过动态信息管理，优化推理和决策能力，提升智能体的性能和成本效益。
上下文管理面临哪些主要挑战？
上下文管理面临物理限制、成本压力、个性化需求和性能下降等挑战。
上下文工程的核心组成部分是什么？
上下文工程由输入、记忆和输出三部分组成，支持复杂任务的执行。
AWS如何支持上下文工程的实施？
AWS通过提供完整的上下文工程技术栈，包括Amazon Bedrock和AgentCore等，支持智能体的开发与部署。
上下文工程如何解决传统提示工程的局限性？
上下文工程通过动态管理信息，优化推理和决策能力，解决了上下文缺失或信息不当的问题。
上下文检索与生成模块的功能是什么？
上下文检索与生成模块通过RAG系统获取相关信息，确保AI有正确材料完成任务。
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