上下文工程这个词，最近一年在 AI 技术圈里被反复提起，但很多人的第一反应其实是：这是不是换个说法的 Prompt Engineering？如果只看表面，确实容易混在一起，但真正用过之后会发现，两者关注的层级完全不同。
Prompt 更像是在和模型“说一句话”，而上下文工程关心的是：模型在做判断时，脑子里到底放了哪些信息，这些信息以什么顺序、什么结构、什么粒度被放进去，又如何随着任务推进不断演化。
换句话说，上下文工程解决的不是“怎么问”，而是“模型在一个任务生命周期内，被允许知道什么”。
在传统软件工程里，我们早就习惯了“上下文”的概念。一次 HTTP 请求有上下文，一个事务有上下文，一个线程里也会绑定上下文信息。上下文工程做的事情，其实是把这种工程化思维，搬进了大模型的推理过程。
从效果上看，很多人第一次意识到上下文工程的重要性，往往是因为遇到了这些问题：模型一会儿聪明一会儿犯傻；同样的问题，换个顺序回答就变了；对业务规则的理解不稳定，越聊越偏；明明已经说过的前提，模型却“忘了”。
这些问题，靠反复改 prompt 很难彻底解决，本质原因在于：你并没有控制模型的上下文结构，只是在往一个黑盒里不断追加自然语言。
上下文工程的第一步，是把“信息”从“话术”中解耦出来。模型需要知道的内容，大致可以分为几类：稳定不变的背景信息、当前任务的目标和约束、可被引用的事实数据、以及随着对话产生的中间结论。这些信息混在一句 prompt 里，短期看还能跑，一旦任务变复杂，就会迅速失控。
一个典型的工程化做法是：把系统规则、业务边界、角色设定，作为长期上下文固定下来；把用户当前的任务意图，作为会话上下文；把实时数据、查询结果、规则计算结果，作为可插拔上下文；而对话历史本身，只保留对“下一步推理”真正有用的部分。
当你这样拆解之后，会发现很多“模型不稳定”的问题，其实是上下文污染。模型不是不会推理，而是在一堆互相干扰的信息中，做了一个你不期望的选择。
上下文工程的第二个核心，是“控制顺序”。大模型并不是平均地看待所有上下文，越靠后的内容，权重越高；越结构化的信息，越容易被遵守。把约束条件放在结果示例后面，和放在最前面，效果往往天差地别。这不是玄学，而是推理机制的自然结果。
因此，在工程实践中，常见的做法是：先给规则，再给目标，然后给数据，最后才是指令。这种顺序，会显著降低模型“自由发挥”的概率。
第三个容易被忽视的点，是上下文的生命周期管理。不是所有信息都应该一直留在上下文里。比如中间推导过程、已经完成的子任务、过期的数据，如果不主动清理，就会不断占用上下文窗口，甚至干扰后续判断。
这一步在复杂系统里尤其关键。很多看似“模型记忆混乱”的问题，实际上是上下文该删的不删，该替换的不替换。
从工程视角看，上下文工程并不神秘，它更像是三件事的结合：信息建模、状态管理、以及推理引导。你在做的不是“写更聪明的话”，而是“搭一个让模型更容易做对事的环境”。
如果你把大模型当作一个非常聪明、但短期记忆有限、又极其容易被暗示的同事，那上下文工程做的，就是把会议材料、规则说明、数据附件和会议议程提前准备好，并且在会议进行到下一阶段时，及时收走不再需要的纸张。
从这个角度看，上下文工程并不是一个只属于 AI 领域的新概念，而是工程化思想在新技术下的一次回归。真正决定系统效果的，往往不是模型参数，而是你如何构建它的“认知环境”。
对刚入门的人来说，不必一开始就追求复杂框架或术语。只要在实践中不断问自己三个问题：模型此刻需要知道什么？这些信息是否会干扰它的判断？它是否被迫记住了不该记住的东西。能把这三点想清楚，就已经走在上下文工程的路上了。