LLM上下文工程实战：Prompt组装、Token预算与RAG上下文设计

AI与大数据

摘要

  • Context Engineering（上下文工程）是2026年LLM应用落地的核心能力，比Prompt Engineering覆盖面更广、更贴近生产
  • Token预算是硬约束：系统提示词、工具定义、RAG检索、对话历史必须分层分配，否则要么超窗截断、要么成本失控
  • Prompt组装不是字符串拼接，而是有优先级的上下文管道（Context Pipeline），每一层都有明确的预算和淘汰策略
  • RAG上下文注入的3大坑：检索噪声淹没关键信息、Chunk边界切断语义、重复内容浪费Token
  • 本文提供从原理到Python实现的完整方案，含Token预算计算器与生产级Context Manager

目录

为什么Prompt Engineering不够用了

2024年大家还在讨论「怎么写好Prompt」，到了2026年，企业落地LLM应用时真正卡脖子的不是「一句话怎么写」，而是整个上下文怎么组织。

一个真实的生产故障

某电商客服AI上线第一周，用户投诉率飙升。排查发现：

现象 根因 影响
AI回答与订单无关 RAG检索了10条历史工单，淹没了当前订单上下文 答非所问
多轮对话后响应变慢 对话历史无限累积，Token超窗后触发截断 丢失用户意图
月API账单超预算3倍 系统提示词重复发送，未利用Prompt Caching 成本失控

这三个问题，没有一个靠「优化Prompt措辞」能解决。它们都属于Context Engineering的范畴。

Prompt Engineering vs Context Engineering

维度 Prompt Engineering Context Engineering
关注点 单条提示词的措辞和格式 整个上下文的组织、预算和生命周期
适用范围 简单问答、一次性任务 多轮对话、RAG、Agent、工具调用
核心技能 角色设定、Few-shot、CoT Token预算、上下文分层、压缩淘汰
生产复杂度 低 高（涉及缓存、检索、状态管理）
2026面试权重 基础题 高频架构题

简单说：Prompt Engineering管「说什么」，Context Engineering管「给模型看什么」。

Context Engineering核心概念

上下文的4个层次

把发给LLM的完整输入想象成一个「信息三明治」：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 1: 系统层 (System Context)            │
│  角色定义、行为约束、输出格式、安全策略        │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: 工具层 (Tool Context)              │
│  Function Calling定义、MCP工具描述、Schema    │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: 知识层 (Knowledge Context)         │
│  RAG检索结果、知识图谱、业务规则文档           │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: 对话层 (Conversation Context)      │
│  多轮历史、用户当前输入、中间推理步骤          │
└─────────────────────────────────────────────┘

每一层都有独立的Token预算，层与层之间还有优先级关系。当总Token接近窗口上限时，从低优先级层开始淘汰。

上下文的生命周期

Context不是一次性组装的，它在一次完整交互中会经历多个阶段：

  1. 组装（Assembly）：按优先级合并各层上下文
  2. 验证（Validation）：检查Token总量、格式合规、敏感信息过滤
  3. 发送（Dispatch）：调用LLM API，利用Prompt Caching减少重复Token
  4. 更新（Update）：将模型响应追加到对话层，触发下一轮组装
  5. 压缩（Compaction）：对话过长时，摘要或淘汰低价值历史

Token预算：上下文窗口的「财务规划」

为什么要做Token预算

假设你用的是128K上下文窗口的模型，看起来很大，但生产环境中：

  • 系统提示词 + 工具定义：通常占 2K-8K Token
  • RAG检索10条文档：每条500 Token = 5K Token
  • 50轮对话历史：每轮200 Token = 10K Token
  • 模型输出预留：4K Token

合计已经 21K-27K Token。如果业务复杂（多工具Agent、长文档RAG），轻松突破50K。没有预算管理，就是在裸奔。

推荐预算分配表（128K窗口）

层级 预算比例 Token上限 淘汰策略
系统层 固定 4K 不淘汰，利用Prompt Caching
工具层 固定 6K 按使用频率动态加载
知识层 弹性 20K 按相关性分数截断
对话层 弹性 30K 滑动窗口 + 摘要压缩
输出预留 固定 8K —
安全缓冲 固定 10K 防止估算误差超窗

Token计数器的3种实现

方案1：tiktoken精确计数（推荐）

import tiktoken

def count_tokens(text: str, model: str = "gpt-4o") -> int:
    encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
    return len(encoding.encode(text))

def budget_check(layers: dict[str, str], max_tokens: int = 128000) -> dict:
    usage = {name: count_tokens(content) for name, content in layers.items()}
    total = sum(usage.values())
    return {
        "usage": usage,
        "total": total,
        "remaining": max_tokens - total,
        "overflow": total > max_tokens,
    }

方案2：字符估算法（快速预检）

中文约 1.5-2 字符/Token，英文约 4 字符/Token。用于组装前的快速预检，最终发送前再用tiktoken精确校验。

方案3：API返回的实际用量

调用后从 response.usage 获取真实消耗，用于监控和动态调整预算。

Prompt组装流水线设计

流水线架构

用户输入 ──→ [意图识别] ──→ [知识检索] ──→ [上下文组装] ──→ [预算校验] ──→ LLM API
                  │                │                │                │
                  ▼                ▼                ▼                ▼
            决定加载哪些工具    Top-K文档筛选     按优先级合并      超限则压缩

组装优先级规则

当Token预算不足时，按以下顺序裁剪：

  1. 先裁对话层最旧的消息（保留最近N轮 + 首轮系统交互）
  2. 再裁知识层低分文档（按Rerank分数从低到高移除）
  3. 再裁工具层未使用的工具定义（只保留本轮可能调用的工具）
  4. 最后才动系统层（系统层应尽量固定，利用Prompt Caching）

生产级组装器实现

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional

@dataclass
class ContextLayer:
    name: str
    content: str
    priority: int  # 数字越小优先级越高（越不容易被裁）
    max_tokens: int
    cacheable: bool = False

@dataclass
class ContextBudget:
    total_limit: int = 128000
    output_reserve: int = 8000
    safety_buffer: int = 10000

    @property
    def available(self) -> int:
        return self.total_limit - self.output_reserve - self.safety_buffer

class ContextAssembler:
    def __init__(self, budget: ContextBudget):
        self.budget = budget
        self.layers: list[ContextLayer] = []

    def add_layer(self, layer: ContextLayer) -> None:
        self.layers.append(layer)
        self.layers.sort(key=lambda l: l.priority)

    def assemble(self) -> str:
        available = self.budget.available
        parts: list[str] = []

        for layer in self.layers:
            tokens = count_tokens(layer.content)
            if tokens <= layer.max_tokens and tokens <= available:
                parts.append(layer.content)
                available -= tokens
            elif tokens > layer.max_tokens:
                truncated = self._truncate(layer.content, layer.max_tokens)
                parts.append(truncated)
                available -= layer.max_tokens

        return "\n\n---\n\n".join(parts)

    def _truncate(self, text: str, max_tokens: int) -> str:
        encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o")
        tokens = encoding.encode(text)
        if len(tokens) <= max_tokens:
            return text
        return encoding.decode(tokens[:max_tokens])

RAG上下文注入最佳实践

RAG是Context Engineering中最容易踩坑的环节。检索到的文档如何「喂」给模型，直接决定回答质量。

文档注入的3种格式

格式1：XML标签包裹（推荐，Claude/GPT均友好）

<retrieved_documents>
  <document source="product_manual_v3.pdf" score="0.92">
    产品保修期为购买之日起12个月，人为损坏不在保修范围内...
  </document>
  <document source="faq_returns.md" score="0.87">
    7天无理由退货需保持商品完好，运费由买家承担...
  </document>
</retrieved_documents>

格式2：编号引用（适合需要溯源的场景）

[1] 产品保修期为购买之日起12个月...（来源：product_manual_v3.pdf）
[2] 7天无理由退货需保持商品完好...（来源：faq_returns.md）

请基于以上参考资料回答用户问题，并在回答中标注引用编号。

格式3：直接拼接（不推荐，模型难以区分来源）

RAG上下文的5条铁律

规则 说明 违反后果
相关性阈值过滤 低于0.7分的文档不注入 噪声干扰，幻觉增加
去重 同一文档的不同Chunk合并 Token浪费
元数据保留 标注来源、时间、版本 无法溯源，合规风险
位置优先 最相关的文档放最前面 模型注意力衰减（Lost in the Middle）
动态Top-K 根据剩余预算调整K值 预算不足时硬截断

Lost in the Middle问题

2023年斯坦福大学的研究发现：当相关信息放在上下文中间位置时，模型的召回准确率显著下降。生产中的应对策略：

  • 最相关的2条文档放在最前面
  • 次相关的放在最后面
  • 中间位置放系统提示词或工具定义等「固定内容」

上下文压缩与淘汰策略

策略1：滑动窗口

保留最近N轮对话，最简单也最有效。推荐 N=10-20（视单轮Token量而定）。

策略2：摘要压缩

当对话超过阈值时，用一个小模型（或同模型）对早期对话做摘要：

SUMMARIZE_PROMPT = """请将以下对话历史压缩为一段摘要，保留：
1. 用户的核心诉求和约束条件
2. 已确认的关键事实（订单号、产品型号等）
3. 尚未解决的问题

对话历史：
{history}

摘要（不超过200字）："""

策略3：结构化状态提取

对于Agent场景，不保留完整对话，而是维护一个结构化的「会话状态」：

{
  "user_intent": "查询订单物流",
  "entities": {"order_id": "ORD-20260703-8842"},
  "resolved": ["已确认订单存在", "物流承运商为顺丰"],
  "pending": ["预计送达时间"]
}

每轮只把状态JSON注入上下文，Token消耗从O(轮数)降到O(1)。

压缩策略选型

场景 推荐策略 原因
客服多轮对话 滑动窗口 + 摘要 平衡成本与上下文连贯性
Agent工具调用 结构化状态提取 工具结果通常很长，状态更精简
代码助手 滑动窗口（保留代码块） 代码不宜摘要，会丢失细节
文档问答 无需压缩对话层 单轮为主，知识层才是大头

Python生产级Context Manager实现

把上面的概念整合为一个可复用的Context Manager：

class ProductionContextManager:
    def __init__(
        self,
        model: str = "gpt-4o",
        budget: ContextBudget = ContextBudget(),
    ):
        self.model = model
        self.budget = budget
        self.assembler = ContextAssembler(budget)
        self.conversation_history: list[dict] = []

    def build_context(
        self,
        user_input: str,
        system_prompt: str,
        retrieved_docs: Optional[list[dict]] = None,
        tools: Optional[list[dict]] = None,
    ) -> str:
        self.assembler.layers.clear()

        self.assembler.add_layer(ContextLayer(
            name="system", content=system_prompt,
            priority=0, max_tokens=4000, cacheable=True,
        ))

        if tools:
            tools_text = self._format_tools(tools)
            self.assembler.add_layer(ContextLayer(
                name="tools", content=tools_text,
                priority=1, max_tokens=6000,
            ))

        if retrieved_docs:
            docs_text = self._format_rag_docs(retrieved_docs)
            self.assembler.add_layer(ContextLayer(
                name="knowledge", content=docs_text,
                priority=2, max_tokens=20000,
            ))

        history_text = self._format_history()
        self.assembler.add_layer(ContextLayer(
            name="conversation", content=history_text,
            priority=3, max_tokens=30000,
        ))

        user_layer = f"<user_query>\n{user_input}\n</user_query>"
        self.assembler.add_layer(ContextLayer(
            name="current_input", content=user_layer,
            priority=4, max_tokens=4000,
        ))

        return self.assembler.assemble()

    def _format_rag_docs(self, docs: list[dict]) -> str:
        filtered = [d for d in docs if d.get("score", 0) >= 0.7]
        filtered.sort(key=lambda d: d["score"], reverse=True)
        parts = ["<retrieved_documents>"]
        for doc in filtered:
            parts.append(
                f'  <document source="{doc["source"]}" score="{doc["score"]:.2f}">\n'
                f'    {doc["content"]}\n'
                f'  </document>'
            )
        parts.append("</retrieved_documents>")
        return "\n".join(parts)

    def update_history(self, role: str, content: str) -> None:
        self.conversation_history.append({"role": role, "content": content})
        if len(self.conversation_history) > 40:
            self._compact_history()

    def _compact_history(self) -> None:
        old = self.conversation_history[:20]
        self.conversation_history = self.conversation_history[20:]
        summary = f"[Earlier conversation summary: {len(old)} messages condensed]"
        self.conversation_history.insert(0, {"role": "system", "content": summary})

面试高频考点与避坑指南

面试常问的5个问题

Q1：Context Engineering和Prompt Engineering有什么区别？

Context Engineering关注整个输入上下文的组织、预算和生命周期管理，是系统级设计；Prompt Engineering关注单条提示词的措辞优化，是技巧级优化。生产环境中前者决定系统能不能跑、跑多少钱，后者决定回答质量好多少。

Q2：128K上下文是不是可以不做压缩了？

不能。128K是理论上限，实际中要考虑：成本（按Token计费）、延迟（上下文越长推理越慢）、注意力衰减（Lost in the Middle）、以及多用户并发时的资源竞争。生产环境必须做预算管理。

Q3：RAG检索10条文档全部注入好不好？

不好。检索结果必须经过相关性过滤（阈值）、去重、Rerank重排，并按预算动态调整Top-K。噪声文档会显著增加幻觉率。

Q4：Prompt Caching和Context Engineering什么关系？

Prompt Caching是成本优化手段，Context Engineering决定哪些内容适合缓存。系统提示词和工具定义等固定内容应标记为cacheable，对话层和RAG结果不适合缓存。

Q5：多Agent系统中上下文怎么管理？

每个Agent维护独立的Context Manager，通过结构化状态（而非完整对话历史）在Agent间传递信息。避免把Agent A的完整上下文传给Agent B，Token会指数级膨胀。

生产避坑清单

坑 表现 解法
无限累积对话历史 多轮后响应变慢、超窗截断 滑动窗口 + 摘要压缩
RAG噪声注入 回答偏离用户问题 相关性阈值 + Rerank
系统提示词重复计费 API成本居高不下 Prompt Caching
工具定义全量加载 8K+ Token浪费在无用工具上 按意图动态加载工具
缺少Token监控 成本失控后才发现 每次调用记录 usage 指标

多模型上下文的差异化管理

2026年生产环境很少只用一种模型。GPT-4o、Claude Sonnet、Gemini Pro可能同时存在于不同业务线，Token计数和上下文格式并不通用。

各模型Token计数差异

模型 计数器 中文约估 特殊注意
GPT-4o tiktoken cl100k_base 1.5-2字/Token 工具定义按Token计费
Claude 3.5+ 官方API count_tokens 1.5-2字/Token 支持Prompt Caching标记
Gemini 1.5+ 自有分词器 1.3-1.8字/Token 超长上下文（1M）计费不同

生产级Context Manager应抽象 TokenCounter 接口，按模型注入不同实现，绝不能用GPT的tiktoken估算Claude的用量。

class TokenCounter(Protocol):
    def count(self, text: str) -> int: ...

class TiktokenCounter(TokenCounter):
    def count(self, text: str) -> int:
        return len(tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o").encode(text))

class AnthropicCounter(TokenCounter):
    def count(self, text: str) -> int:
        # 调用 Anthropic count_tokens API 或本地近似
        return int(len(text) / 1.7)

Prompt Caching生产实践

Anthropic和OpenAI均已支持Prompt Caching，是2026年降本增效的第一手段。

Cache Breakpoint策略

[可缓存] 系统提示词（4K Token）
[可缓存] 工具定义（6K Token）
[不可缓存] RAG检索结果（每次不同）
[不可缓存] 对话历史（持续增长）

每轮对话中，系统层+工具层约10K Token可被缓存，按Anthropic 2026年定价，缓存读取价格为正常的10%。

成本节省测算

假设日请求10万次，系统+工具层10K Token/次：

模式 日Token消耗 日成本（约）
无缓存 10亿 Token $3000
90%缓存命中 1.9亿 Token $600
节省 — 80%

Context Engineering的核心职责之一，就是识别并标记可缓存层，把静态内容固定在上下文前缀。

上下文质量评估与A/B测试

三维评估指标

指标 定义 测量方式
Faithfulness 回答是否忠于检索内容 LLM-as-Judge + 人工抽检
Relevance 检索内容是否与问题相关 Rerank分数分布
Token Efficiency 每单位Token的信息密度 正确答案Token / 总输入Token

A/B测试框架

experiments = {
    "control": {"rag_top_k": 10, "threshold": 0.5},
    "variant_a": {"rag_top_k": 5, "threshold": 0.7},
    "variant_b": {"rag_top_k": 5, "threshold": 0.7, "rerank": True},
}

对比三组的用户满意度、平均Token消耗、P99延迟，用数据驱动上下文策略迭代，而非靠直觉调参。

Agent场景的上下文隔离

多Agent系统中，最大的Token陷阱是上下文泄漏——把Agent A的完整对话历史传给Agent B。

隔离原则

协调者Agent 只传递：
  - 任务描述（用户原始问题）
  - 结构化状态（order_id, intent）
  - 上游Agent的Artifact（非完整对话）

禁止传递：
  - 其他Agent的系统提示词
  - 其他Agent的工具调用中间结果
  - 完整的多轮对话历史

子Agent上下文模板

<delegated_task>
  <intent>查询物流状态</intent>
  <context>
    <order_id>ORD-20260703-8842</order_id>
    <user_id>USR-456</user_id>
  </context>
  <constraints>只返回物流信息，不处理退款</constraints>
</delegated_task>

企业客服系统改造案例

某SaaS客服平台改造前后对比：

指标 改造前 改造后（Context Engineering）
平均输入Token 45000/次 12000/次
月API成本 ¥28万 ¥9万
答非所问率 23% 6%
P95响应延迟 8.2秒 3.1秒

改造措施：分层Token预算、RAG阈值从0.5提到0.7、对话超20轮自动摘要、系统提示词启用Prompt Caching。

面试高频考点与避坑指南（进阶篇）

Q6：上下文窗口从128K扩展到1M，策略要变吗？

要变。窗口越大，「Lost in the Middle」问题越严重——相关信息埋在90万Token中间，模型反而找不到。更大窗口不等于塞更多内容，而是允许更精细的分层和更长的对话历史。

Q7：怎么判断该用RAG还是直接把文档塞进上下文？

文档总Token < 窗口预算的30% 且文档集固定 → 可全量注入（Long Context）。文档动态增长或总量超过预算 → 必须RAG。2026年趋势是混合：核心文档全量 + 动态检索补充。

Q8：工具定义占8K Token，怎么优化？

三策略：(1) 按意图动态加载子集工具；(2) 合并相似工具为一个带参数的通用工具；(3) 工具描述用简短Schema，详细文档放RAG按需检索。

Q9：如何监控上下文质量？

每次请求记录：各层Token用量、RAG命中率、截断次数、缓存命中率。Grafana面板展示Token成本趋势，异常波动自动告警。

Context Engineering 工具链推荐（2026）

工具 用途 推荐场景
tiktoken GPT Token精确计数 OpenAI模型
Anthropic count_tokens API Claude Token计数 Claude模型
LangSmith / LangFuse 上下文追踪与评估 生产监控
LlamaIndex Response Synthesizer RAG上下文组装 文档问答
Microsoft Guidance 结构化输出约束 格式固定场景

自建 vs 购买

  • 日请求 < 1万：自建Context Manager足够（本文代码即可起步）
  • 日请求 1万-100万：引入LangFuse做追踪，自研核心组装逻辑
  • 日请求 > 100万：需要专用上下文缓存层（Redis）+ 分层预算引擎

上下文模板库：团队最佳实践沉淀

不要把系统提示词散落在代码里。推荐建立团队级上下文模板库：

context-templates/
├── customer-service/
│   ├── system-v3.md        # 客服系统提示词（版本化）
│   ├── tools-schema.json   # 工具定义
│   └── rag-config.yaml     # RAG参数（top_k, threshold）
├── code-assistant/
│   ├── system-v2.md
│   └── tools-schema.json
└── changelog.md            # 每次模板变更记录与A/B结果

每次模板变更走Code Review，记录变更原因和A/B测试结果。这是2026年LLM团队的「基础设施即代码」实践。

动手实战：构建最小可用Context Pipeline

目标

用30行核心代码实现：分层组装 → Token预算校验 → 超限自动裁剪。

Step 1：定义预算

budget = ContextBudget(total_limit=128000, output_reserve=8000, safety_buffer=10000)
manager = ProductionContextManager(budget=budget)

Step 2：准备测试数据

docs = [
    {"source": "faq.md", "score": 0.92, "content": "退货政策：7天无理由..."},
    {"source": "noise.md", "score": 0.45, "content": "无关内容..."},  # 应被过滤
]
history = [{"role": "user", "content": f"消息{i}"} for i in range(50)]  # 触发压缩

Step 3：组装并检查

context = manager.build_context(
    user_input="如何退货？",
    system_prompt="你是客服助手...",
    retrieved_docs=docs,
)
report = budget_check({"assembled": context})
print(f"总Token: {report['total']}, 超限: {report['overflow']}")

Step 4：验证过滤效果

  • noise.md（score=0.45）不应出现在最终上下文中
  • 50条历史消息应被压缩到40条以内
  • 系统提示词应完整保留（最高优先级）

扩展练习

  1. 接入真实RAG检索（LlamaIndex或LangChain），替换硬编码docs
  2. 添加Prometheus指标：context_tokens_by_layer{layer="knowledge"}
  3. 对比启用/禁用Prompt Caching的API成本差异

深度辨析：上下文工程 vs 微调 vs 长上下文

很多团队在「效果不好」时的第一反应是「要不要微调模型」。2026年的决策树应该是：

第一步：检查上下文质量。 如果RAG检索不准、对话历史太长、系统提示词含糊——这些是Context Engineering问题，微调解决不了。业界经验：80%的「模型效果不好」实际上是上下文组织问题。

第二步：检查模型选择。 换更强的模型（如从GPT-4o-mini升到GPT-4o）往往比微调见效快、成本低。微调适合领域术语固定、输出格式严格、且已有大量标注数据的场景。

第三步：考虑微调。 当上下文工程已优化到位、模型选择已合理、但特定领域表现仍不达标时，才考虑SFT/RLHF微调。微调的成本不仅是GPU费用，还包括数据标注、模型版本管理、回滚策略。

长上下文（128K-1M）不是银弹。 窗口越大，模型对中间内容的注意力越分散。与其把100篇文档全塞进去，不如精准检索5篇高相关文档。Context Engineering的核心价值是「用最少的Token给模型看最对的信息」。

2026年Context Engineering技术趋势

趋势1：上下文感知的Reranker。 不再是通用的Embedding检索，而是根据当前对话上下文动态调整检索策略。例如用户已提到订单号，Reranker会提升包含该订单号的文档权重。

趋势2：自适应Token预算。 根据问题复杂度动态分配预算——简单FAQ只给2K知识层Token，复杂多步推理给20K。避免「一刀切」的固定预算。

趋势3：跨会话长期记忆。 将用户偏好、历史交互摘要存储在外部记忆系统（如Mem0、Zep），按需注入上下文，而非无限累积对话历史。

趋势4：多模态上下文管理。 图片、音频、视频内容的Token计数和管理策略与纯文本不同。2026年多模态Agent需要统一的Context Manager处理异构内容。

趋势5：上下文安全。 防止Prompt注入攻击（恶意文档内容覆盖系统指令）、敏感信息泄漏（PII不出现在日志和缓存中）。Context Engineering必须包含安全过滤层。

给LLM工程师的3句话总结

  1. 上下文组织决定系统能不能跑、跑多少钱——比Prompt措辞重要10倍
  2. 四层预算（系统/工具/知识/对话）+ 超限裁剪是生产标配
  3. 先优化Context Engineering，再考虑微调和换模型

推荐学习路线（2周）

第1周：理解分层+Token预算 — 阅读Anthropic Prompt Caching文档 → 用tiktoken实现Token计数器 → 实现四层Context Assembler → 测试超限裁剪逻辑。

第2周：RAG注入+生产化 — 接入向量检索 → 实现RAG过滤和Rerank → 添加对话压缩策略 → 搭建Token监控Dashboard → 准备5个面试标准答案。

最后送一句话：在LLM应用中，你喂给模型什么，决定了它能给你什么。Context Engineering就是「喂什么」的工程学。

建议读者按本文的Context Pipeline架构，先在本地实现最小可用版本，再逐步接入RAG、Prompt Caching和监控。每个模块独立验证后再组合，避免一次改动太多难以定位问题。

总结与延伸阅读

Context Engineering是2026年LLM应用从Demo走向生产的分水岭。核心就三件事：分层管理上下文、严格Token预算、智能压缩淘汰。

设计要点回顾：

  1. 上下文分4层：系统层、工具层、知识层、对话层，各有独立预算
  2. Token预算是硬约束，128K窗口不等于可以挥霍
  3. RAG注入必须过滤、去重、排序，避免Lost in the Middle
  4. 对话压缩三策略：滑动窗口、摘要压缩、结构化状态提取
  5. Prompt Caching + Context Pipeline是成本优化的组合拳

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权威参考：

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