上下文工程（Context Engineering）爆火，是AI圈又一次造词狂欢还是真革命？拆解其核心理念，对比GPT、Gemini、豆包等主流模型在该框架下的表现与优劣，帮你选择最强工具。
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内容提要
上下文工程是AI应用开发的新趋势，通过在提示词中增加相关上下文来提升大模型的输出稳定性。该概念由安德烈·卡帕西等专家提出，包含六个模块和四个步骤，旨在优化AI应用的性能与效率。
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延伸解读
上下文工程的核心模块
上下文工程包含六个模块，分别是指令层、用户请求、对话历史、长期记忆、RAG检索结果和工具与格式约束。这些模块的设计旨在提升大模型的输出稳定性和效率，尤其是在复杂任务中，能够有效整合多种信息来源，确保生成的结果更具相关性和准确性。
成功的上下文工程标准
上下文工程的成功标准包括以更低的成本、更少的幻觉和更快的响应速度完成任务。这意味着在实际应用中，开发者需要不断调优模型的输入和输出，以确保生成的内容既高效又可靠。失败的标志则是输入的信息质量低下，导致输出结果不符合预期。
模型选择的关键因素
并非所有大模型都能有效支持上下文工程。成功实施该工程的模型需具备长上下文处理能力、原生工具调用支持和稳定的JSON输出格式。当前表现较好的模型如GPT、Gemini和Claude，能够满足这些要求，而其他模型则可能在某些方面存在不足，影响其应用效果。
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Q&A
上下文工程的核心理念是什么？
上下文工程通过在提示词中增加相关上下文来提升大模型的输出稳定性，优化AI应用的性能与效率。
上下文工程包含哪些模块？
上下文工程包含六个模块：指令层、用户请求、对话历史、长期记忆、RAG检索结果和工具与格式约束。
上下文工程的实施步骤有哪些？
上下文工程的四个步骤是写、选、压缩和隔离，旨在提高信息处理效率。
上下文工程如何提高AI应用的稳定性？
上下文工程通过提供更多相关上下文数据，减少输出的幻觉和不稳定性，从而提高AI应用的稳定性。
哪些大模型支持上下文工程？
当前表现良好的大模型包括GPT、Gemini和Claude，其他模型在某些方面存在不足。
上下文工程的成功标准是什么？
上下文工程的成功标准是以更低的成本、更少的幻觉和更快的响应速度完成同样的任务。
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