大模型——上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”

大模型——上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？

技术术语的更迭，不仅是语言表达的更替，更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变，是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应，尤其是在垂直/领域的智能体。

现有的大模型已经非常智能。但即便是最聪明的人，如果不清楚自己要做的事情的上下文，也很难给出令人满意的交付。两款产品可能在做完全相同的事情，一款给人感觉充满魔力，但另一款却像个廉价的演示品。差别在哪里？就在于上下文工程的构建上。

一、从一个场景开始，感受上下文工程的魔力

场景设定：你是某款智能体的产品经理，正在钉钉上收到研发发来的私信：“有个问题想确认一下，新版的导入功能是不是只支持 CSV？我们这边需要开始写接口了。”

一个普通的智能助手可能会直接帮你草拟一句回复：“是的，目前只支持 CSV，后续可能会扩展。”表面上看没错，但没有考虑到项目当前阶段、上下游依赖、语气风格、团队共识等细节，容易引起误解或返工。

而一个具备“上下文感知”的智能体，会先主动检索：

• 项目状态：按照项目规划，导入功能这周进入开发阶段。
• 需求文档：设计稿明确列出 V1 支持 CSV 和 JSON，但后者会延后一周上线。
• 团队氛围：研发那边人手吃紧，担心 scope 变化影响进度。
• 任务历史：曾有一次因需求细