AI AGENT从零到一
M4 · 状态与运营结构化导览30 分钟导览

AI Agents for Beginners · Lesson 12

上下文工程:为下一步选择正确的信息

区别提示工程与上下文工程,学习编写、选择、压缩和隔离上下文,并处理污染、分心、混淆与冲突。

Learning objectives

完成后你应能证明
目标描述的是可观察行为,不是“了解”或“看完”。
  1. 01定义上下文工程并区别于提示工程。
  2. 02识别 LLM 应用中的关键上下文组成。
  3. 03应用编写、选择、压缩与隔离策略。
  4. 04识别上下文污染、分心、混淆和冲突并采取缓解措施。

完整示例与概念桥接

本课讲解

上下文是模型此刻能看到的工作台

提示只是上下文的一部分。目标、状态、工具描述、检索片段、历史与安全规则共同决定下一步。

太少会遗漏关键约束,太多会带来分心、混淆、成本与注入风险。上下文工程的任务是让正确的信息在正确步骤出现,并把不可信来源隔离清楚。

打开锁定版本的上下文工程官方课程继续学习。

07–18 制作状态

本课当前提供结构化导览
学习目标、概念位置、建议预习和官方锁定来源已就绪;完整 Trace、实验与项目增量将在后续版本制作。

Source record

本课上游记录
路径
12-context-engineering/README.md
Commit
b7f34fd824767162f484e03cc500e23c0966372f
许可
MIT
查看官方原文