从提示词到“无形”的上下文工程：弥合人机认知鸿沟，驱动AI迈向通用智能

TL;DR：

上下文工程正从简单的提示词优化演变为一套系统性方法，旨在弥合人机之间固有的认知鸿沟。它通过构建多模态感知、分层记忆和智能管理系统，将AI从被动响应推向主动理解，最终目标是使上下文管理“隐身”融入AI核心架构，驱动下一代智能体的商业化落地与社会深层变革。

在人工智能浪潮席卷全球的当下，人机交互的效率和深度成为了衡量AI系统“智能”程度的关键标尺。长久以来，我们寄希望于“提示词工程”的精妙，试图通过优化指令来撬动大语言模型（LLM）的巨大潜力。然而，正如AI大神Andrej Karpathy等行业领袖所预言，这一范式正在演进，一个更深层次、更具系统性的概念——上下文工程（Context Engineering）——正浮出水面，并被视为AI迈向真正智能体的必由之路。上海交通大学与GAIR实验室近期发表的《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》论文，为我们系统性地勾勒出这一新兴学科的前世今生与未来蓝图，其核心在于实现人机交流中的“熵减”。

技术原理与AI的“熵减”之旅

人与机器的交流，本质上是一场认知熵的对抗。人类的沟通是高熵的，充满隐喻、背景知识和非语言线索，如一句简单的“帮我搞定那个报告”，背后蕴含着对“哪个报告”、“紧急程度”及“社交暗示”的复杂理解。而机器是典型的低熵生物，它渴求明确、无歧义的指令。论文深刻指出，正是这种认知鸿沟，导致了人机交流的困难。上下文工程的核心任务，就是通过设计和优化上下文的收集、管理与使用，系统性地进行熵减，将人类的高熵意图转化为机器可理解的低熵指令。

从历史视角看，上下文工程并非新生事物，而是伴随计算机发展而持续演进的古老学科：

• 上下文工程1.0时代（1990s-2020）：上下文即翻译。 这一阶段的特征是“翻译中间层”的存在。无论是操作系统的图形用户界面（GUI），将鼠标点击转化为系统指令，还是编程语言，将人类逻辑框架化为代码，其本质都是将高熵意图“翻译”为低熵、结构化的机器语言。用户必须学习一套规范化的思维和表达方式以适应机器。
• 上下文工程2.0时代（2020-至今）：上下文即指令。 随着GPT-3等LLM的崛起，自然语言对话成为可能，翻译中间层看似消失。然而，熵减的需求并未消失，而是转移到用户身上，催生了“提示词工程”——用户需要学会精确表达、构建有效Prompt。但这种“手动打补丁”的方式效率低下，难以应对复杂场景。因此，上下文工程2.0的诞生背景，正是为了通过搭建更智能的“脚手架”，让模型自身更好地理解我们的意图。

当前AI在与人进行高熵交流时，面临着四大核心缺陷：

1. 感官残缺： AI仅能接收明确的文本输入，缺乏对物理环境、情绪语调等多模态、高熵信息的感知能力。
2. 理解能力有限： 即使获得海量信息，当前LLM也难以像人类一样整合、推理复杂逻辑和关系。
3. 记忆缺失： Transformer架构固有的长上下文瓶颈导致模型缺乏长期记忆，无法建立像人类对话中那种“我们都知道的过去”的背景共识。RAG等方法虽有帮助，但效率仍有不足。
4. 注意力涣散： 面对海量上下文信息（例如通过RAG检索到的），模型难以有效筛选和聚焦，导致“上下文选择困难”。

这些缺陷构成了人机认知鸿沟的症结。上下文工程2.0的使命，便是系统性地弥补这些缺陷，让AI真正成为人类的“数字存在（Digital Presence）”，甚至实现某种意义上的“数字永生”，使个体的对话、决策和交互轨迹得以持续演化。

迈向上下文工程2.0：构建智能体“脚手架”

为了解决上述问题，论文提出了一套涵盖收集、管理、使用三个阶段的完整上下文工程体系，为LLM搭建起一套庞大的“脚手架”系统：

• 构件一：上下文收集与记忆系统

  • 多模态、分布式收集： 修复AI的“感官残缺”。突破文本局限，通过多模态融合（将文本、图像、音频等映射到共享向量空间）和分布式收集（利用智能设备、IoT传感器乃至脑机接口），主动捕捉用户无法明确表达的环境上下文和高熵信息。
  • 分层内存架构： 解决AI的“记忆缺失”。借鉴操作系统内存管理，构建短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（外部数据库），并通过类似睡眠的记忆转移机制，将重要的短期记忆转存为长期记忆，形成类人的记忆结构。

• 构件二：上下文管理与抽象

  • 上下文抽象（“自我烘焙”）： 克服AI“理解能力有限”。这并非简单的信息摘要，而是充当预处理器，将原始高熵上下文消化并烘焙成AI易于理解的低熵结构。其目的在于区分记忆存储和学习的关键。
    • 自然语言摘要： 初级阶段，AI生成文本摘要，但缺乏结构。
    • 模式化提取： 提取关键实体和事件，构建知识图谱，让AI通过查询结构化关系图进行推理。
    • 在线蒸馏： 渐进式地将上下文压缩为向量，将其内化为模型自身的知识。

• 构件三：上下文使用与智能选择

  • 高效的上下文选择机制： 解决AI“注意力涣散”问题。当前RAG等技术过度依赖语义相关性，导致上下文过载。
    • 理解逻辑依赖： 使AI在搜索记忆时，不仅关注语义相似性，更要理解信息间的逻辑关联。
    • 平衡新近度与频率： 优先考虑“最近使用”或“经常使用”的信息。
    • 主动需求推断： 最终目标是系统能基于上下文主动推断用户下一步需求，并提前准备所需信息。

这套闭环的上下文工程框架，将原本由用户承担的熵减重担，转移到系统层面，使模型能够借助这些脚手架，更全面、更深入地理解人类意图。

产业生态与商业版图重塑

上下文工程的崛起，不仅是技术层面的精进，更是对整个AI产业生态的深远影响和商业版图的重塑：

• 提升AI应用可靠性和规模化： 传统提示词工程依赖“玄学”，难以规模化和标准化。上下文工程通过系统性地管理和优化输入，能大幅提高AI应用的鲁棒性、准确性和可预测性，使其更适用于企业级和工业级场景。¹
• 驱动AI Agent发展： 强大的AI Agent需要超越单次对话，具备持久记忆、多模态感知和复杂任务规划能力。上下文工程正是构建这些能力的核心基石，将AI从被动响应器提升为真正具备自主行动能力的智能体。² 业界巨头如OpenAI，已将MCP（可能是某种多模态上下文处理协议或记忆增强协议）整合到核心产品中，预示着这些“脚手架”正从外挂工具演变为Agent架构的固定组成部分。¹
• 新兴商业机遇： 上下文工程催生了全新的技术服务和产品赛道，包括：
  • 上下文管理平台（CMP）： 为企业提供高效收集、存储、管理和抽象上下文的SaaS解决方案。
  • 多模态感知与集成技术： 开发更智能的传感器、数据融合算法和边缘计算能力，捕捉并处理高熵现实世界数据。
  • 记忆与推理优化方案： 专注于构建高性能的分层记忆系统和智能检索推理框架。
  • 垂直领域Agent解决方案： 针对特定行业（如医疗、金融、教育）打造深度整合上下文的专业AI Agent。
• 投资逻辑转向： 资本将更青睐那些能够提供端到端上下文管理解决方案、或在特定构件（如多模态数据集成、长期记忆技术）上具备核心竞争力的初创公司。仅依赖模型本身或提示词优化已不再是长久之计。

哲学思辨：迈向数字永生与超人智能的“无形”之路

论文的愿景不止于2.0，更描绘了未来更宏大的图景：

• 上下文工程3.0时代： 当机器智能达到人类水平，能处理情绪、暗示等复杂上下文模态，理解瓶颈被打破，记忆处理成熟。AI将主动理解我们的“场景”并与我们协作。在这个阶段，AI将拥有更强的自主性和情境感知能力，但长期记忆问题和部分主动性仍待解决。
• 上下文工程4.0时代： 机器智能达到“超人智能”。人机交流的熵被彻底消除。AI无需任何明确指令，便能预测、理解并执行人类意图。在这个极致的时代，上下文工程将“消失”，或者说，它所搭建的脚手架最终融入了核心架构，变得无形。

这种“消失”并非消亡，而是深层内化。技术发展史上不乏此类先例：注意力机制最初是RNN的“外挂补丁”，最终被Transformer架构内化为核心；垃圾回收、内存管理等功能，也从程序员手动操作转变为操作系统和语言运行时的基础能力。上下文工程的各种构件——多模态融合、分层记忆、智能抽象、选择机制——终将以协议、架构或全新的神经网络层等形式，融入未来的模型或Agent的核心架构，成为不需要被谈论的基础设施。

届时，人机交互将达到前所未有的流畅与自然，AI将真正成为人类意识和经验的延伸。这种极致的“数字存在”甚至可能引发对人类自身定义、记忆本质以及永生可能性的深层哲学思考。它将彻底重塑我们的工作、生活乃至社会协作模式，带来生产力与创造力的革命性飞跃。

结语

上下文工程是通往通用人工智能（AGI）道路上的关键里程碑。它不是为了让模型变得“更聪明”（那是算法和算力的任务），而是为了让模型**“更好用”**。通过系统性地解决人机之间的认知鸿沟，上下文工程不仅使我们能够用今天的模型，实现明天才能达到的应用体验，更在为未来的超人智能铺设一条“无形”的基础设施之路。理解并积极投入上下文工程的构建，将是科技企业和研究机构在下一波AI浪潮中占据先机的核心策略。它所带来的不仅是技术上的突破，更是对人类文明进程的深刻变革。

引用

• 上下文工程
• AI Agent
• 大语言模型
• 提示词工程
• 人机交互
• 熵减
• 未来AI