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聽到這，我的DNA直接動了！以前，我們總在琢磨怎么寫出“魔法咒語”般的Prompt，指望模型能“心領(lǐng)神會”。但現(xiàn)在，上下文工程的提出，讓我們意識到：我們不只是在給模型下達(dá)指令，更是在給模型“構(gòu)建一個完整的世界”！這個世界里包含了它完成任務(wù)所需的所有信息、背景和工具。

為什么說是“科學(xué)”？

因為它像一門嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嶒炘O(shè)計：系統(tǒng)提示詞、用戶輸入、少量示例、檢索增強(qiáng)生成、相關(guān)數(shù)據(jù)、工具、狀態(tài)、歷史記錄、以及信息壓縮等。信息給得太少或格式不對，模型就像“巧婦難為無米之炊”；信息太多或不相關(guān)，就會瘋狂消耗Token和算力，導(dǎo)致成本飆升、性能下降——這是我們產(chǎn)品經(jīng)理最頭疼的“投入產(chǎn)出比”難題，當(dāng)開發(fā)跟你抱怨“這個需求太復(fù)雜了，算力不夠！”的時候，你是不是感覺被點穴了？

為什么說是“藝術(shù)”？

因為它沒有標(biāo)準(zhǔn)答案！怎么把這些信息投喂并讓模型效果最“出彩”，需要你像藝術(shù)家一樣，用直覺、經(jīng)驗甚至創(chuàng)意去“打磨”。這就像我們設(shè)計AI產(chǎn)品的交互流程，同一個功能，不同的設(shè)計會帶來截然不同的用戶體驗。它需要我們具備發(fā)散性思維和對細(xì)節(jié)的極致追求。

卡帕西更是犀利指出：“大多數(shù)AIagent的失敗，不是模型的能力不足，而是上下文的失敗。”這句話真是說到了我的心坎里！多少次，苦口婆心給開發(fā)、測試、運營講解需求，產(chǎn)品MVP仍然“跑偏”？多少次，評審會上大家雞同鴨講，最后變成“互相甩鍋”？根源就在于——對“上下文”理解出現(xiàn)了偏差！

所以，上下文工程的核心就是：在恰當(dāng)?shù)臅r機(jī)、以恰當(dāng)?shù)母袷教峁┣‘?dāng)?shù)男畔?。要求我們系統(tǒng)性地考慮所有能影響AI決策的信息流。

??認(rèn)識大模型的“記憶容量”：上下文窗口

要深入理解上下文工程，就必須先了解一個核心概念——上下文窗口（ContextWindow）。簡單說就是大模型一次性能夠“記住”或處理的信息量上限。窗口越大，能“裝”的信息越多，理論上模型的理解力就越強(qiáng)。

我們來看看它的“進(jìn)化史”

• GPT-2：最大上下文窗口約2048tokens，差不多能裝1～1.5頁A4紙的內(nèi)容。
• GPT-3：提升到4096tokens，已經(jīng)能塞下一篇完整的新聞稿或技術(shù)報告。
• GPT-4（128K版本）：直接突破天際，達(dá)到驚人的128，000tokens！這什么概念？《哈利·波特與魔法石》英文版全書約77K，都可以放進(jìn)上下文窗口中！

看起來好像越大越好，對嗎？現(xiàn)實往往不這么簡單——并不是！

尤其是當(dāng)我們構(gòu)建復(fù)雜的AIAgent時，它可能需要長時間運行任務(wù)或頻繁調(diào)用外部工具。這意味著Agent會反復(fù)把之前的上下文整段帶入計算，瘋狂消耗Token！

這就像你讓AIAgent幫你做個復(fù)雜項目：先查日歷、再發(fā)郵件、接著做個總結(jié)……每一步，它都可能背著幾十K的上下文“跑流程”！這感覺就像讓你每天上班都得背著一本《哈利波特全集》去通勤。Token就是錢啊！成本瞬間飆升，效率反而可能下降，而這就是AI產(chǎn)品經(jīng)理必須面對的現(xiàn)實痛點。

??揭秘：上下文到底包括哪些“干貨”？

那么，在大模型決策前需要搞清楚“我知道什么”、“你在說什么”、“我該怎么回”，這些“干貨”到底指什么呢？

簡單來說，上下文就是模型在做出決策或生成回復(fù)前，所依賴的一切相關(guān)信息。

我們引用GoogleDeepMind高級AI關(guān)系工程師PhilippSchmid的說法，他把“上下文工程”拆解成幾個關(guān)鍵模塊，每一個都和我們AI產(chǎn)品設(shè)計息息相關(guān)：

1. 系統(tǒng)提示詞（SystemPrompt）：這就像給模型“立人設(shè)”！比如告訴它：“你是一個知書達(dá)理的大學(xué)教授，擅長AI領(lǐng)域知識，別亂說敏感詞，別談?wù)?，要說人話?！币婚_始就定好它是誰、要干嘛、怎么說！想想我們做產(chǎn)品，是不是也得先明確產(chǎn)品定位和品牌調(diào)性？
2. 用戶提示詞（UserPrompt）：也就是你問模型的問題，比如：“請寫一篇關(guān)于上下文工程的短視頻腳本！”這才是它開始工作的信號。也是用戶需求的直接體現(xiàn)。
3. 短期記憶：指的是當(dāng)前對話的上下文，比如你剛說了啥、它剛回了啥，它都記著。這就好比開會時，針對當(dāng)前議題的實時交流和反饋。
4. 長期記憶：這就厲害了！比如你之前告訴它你喜歡“技術(shù)風(fēng)”的回答，它就記下來了。哪怕今天是新開對話，它也能“懂你”。這不就是產(chǎn)品經(jīng)理夢寐以求的用戶個性化、持續(xù)學(xué)習(xí)能力嗎？
5. 工具調(diào)用（ToolUse）：比如查日歷、發(fā)郵件、查天氣……這些操作的過程和結(jié)果，都會寫進(jìn)上下文，讓AI知道之前做過啥，別重復(fù)操作。簡直就是AI產(chǎn)品實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯和跨系統(tǒng)協(xié)同的關(guān)鍵！
6. 檢索增強(qiáng)（RAG）：大模型還可以查資料，比如你有個企業(yè)知識庫，它會去里面檢索抓取相關(guān)內(nèi)容，加到上下文來參考。完美解決了大模型知識滯后、容易“胡說八道”的問題，也讓企業(yè)內(nèi)部知識資產(chǎn)價值利用最大化。
7. 結(jié)構(gòu)化輸出：有時候要它用特定格式說話，比如輸出JSON、表格，甚至生成代碼結(jié)構(gòu)——也得在上下文里說明清楚。這對我們API對接、數(shù)據(jù)處理和自動化流程來說，至關(guān)重要。

當(dāng)你把這些都清晰地組織起來，大模型才能像一個訓(xùn)練有素的專家！

??如果上下文“翻車”：AI產(chǎn)品經(jīng)理的“心塞”瞬間

如果上下文設(shè)計不當(dāng)，會引發(fā)一系列問題，就像產(chǎn)品設(shè)計不良會導(dǎo)致各種Bug一樣：

• 上下文中毒：當(dāng)AI在調(diào)用工具時，帶回錯誤信息，這些錯誤信息會污染整個上下文，導(dǎo)致后續(xù)推理全盤皆輸。這就像我們產(chǎn)品上線后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源出了問題，導(dǎo)致整個分析報告都錯得離譜，最后所有部門都來找你“算賬”……
• 上下文干擾：上下文太長，混雜太多信息，會讓模型“注意力分散”，沒辦法專注重要內(nèi)容，就像開卷考試桌上放了一堆沒用的參考書，嚴(yán)重影響效率和準(zhǔn)確性。
• 語境混淆：一些無用的信息可能影響模型判斷，導(dǎo)致它答非所問。
• 上下文沖突：比如，上下文中如果出現(xiàn)前后矛盾的內(nèi)容（比如不同版本的需求描述），模型可能不知道該相信哪一個，導(dǎo)致答復(fù)混亂或錯誤。這就像我們經(jīng)常遇到的，某個需求文檔更新了，但舊版本的說明還在流傳，導(dǎo)致開發(fā)和測試拿到的是不同版本，然后就……“互相扯皮，項目延期！”你懂的。

Anthropic也明確指出：Agent通常會參與跨越數(shù)百個回合的對話，需要謹(jǐn)慎的上下文管理策略。所以，作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，必須重視這些挑戰(zhàn)！

?? 四大上下文管理策略：明智記憶、高效篩選、巧妙壓縮、精準(zhǔn)隔離！

面對這些挑戰(zhàn)，這四大策略，將是你在AI產(chǎn)品設(shè)計和優(yōu)化中的“法杖”：

1.輸入（WriteContext）：讓AI“有跡可循”

AI也需要“記東西”，有三種方式：

1. 長期記憶（Long-termmemory）：像是歷史資料、老任務(wù)、舊知識，可以跨會話記住。比如Reflexion會通過模型反思總結(jié)經(jīng)驗；GenerativeAgents還能定期生成新記憶，越用越聰明！這不就是我們希望AI持續(xù)學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化的能力嗎？
2. 暫存器（Scratchpad）：就像人類打草稿、寫便簽，記錄臨時信息。AI也會邊做邊寫，保存在“便簽本”里，方便用、方便查！
3. 狀態(tài)（State）：記錄任務(wù)過程中的關(guān)鍵變量，比如函數(shù)調(diào)用結(jié)果、操作路徑，像“項目日志”一樣，方便后續(xù)追蹤。

就像咱們做項目，有歷史文檔??（長期記憶）、便簽紙??（暫存器）、任務(wù)記錄??（狀態(tài)）。AI也一樣，這些都得準(zhǔn)備齊全！

2.篩選（SelectContext）：讓AI“去偽存真”

信息太多怎么辦？當(dāng)然不能全塞進(jìn)去！要做的就是：從所有記憶中篩選出最相關(guān)的部分，只喂最關(guān)鍵的信息給模型！來源包括工具結(jié)果、便簽本、長期記憶、知識庫內(nèi)容等。

就像去知識倉庫挑資料，挑最有用的幾頁就行，別整個倉庫搬過去！這能有效解決我們信息過載、模型“跑題”的困擾。

3.壓縮：讓AI“精簡高效”

上下文再大，也不是無底洞！要學(xué)會“濃縮精華”！

• 總結(jié)（Summarize）：比如把1000字內(nèi)容→總結(jié)成200字要點，保留關(guān)鍵信息。
• 裁剪（Trim）：刪掉無關(guān)內(nèi)容，省空間、提效率！

像Claude甚至能在上下文快滿時自動壓縮。

這就像我們做需求分析，要學(xué)會提煉核心需求，砍掉不必要的枝蔓，精簡而有效。

4.隔離（IsolateContext）：讓AI“專注高效”

不同任務(wù)的上下文混在一起會“打架”，所以要拆開、分區(qū)、隔離處理，防止信息污染。

• 狀態(tài)分區(qū)：像文件夾一樣，把不同任務(wù)信息分開放。
• 沙盒保存（Sandbox）：信息只在內(nèi)部臨時使用，用完即扔，不外泄。
• 多智能體分區(qū)：多個Agent各自處理各自的部分，互不干擾，最后合并結(jié)果！

就像多個團(tuán)隊各干各的活，互不打擾，最后再按照排期交成果！

?總結(jié)：賦能AI，也在賦能自己！

面對大模型長上下文的挑戰(zhàn)，我們也要學(xué)習(xí)這個模式：

• 先記錄信息（寫）
• 再篩有用內(nèi)容（選）
• 然后做濃縮（壓）
• 最后做好隔離管理（隔）

這樣，AI才不會“被信息淹沒”，能更高效地思考與行動，真正從“機(jī)械”變“智能”！而作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，掌握上下文工程，也就掌握了更高維地設(shè)計和管理AI產(chǎn)品的能力。

?? 回到開始的問題：大模型有記憶嗎？

答案揭曉

我的回答是：默認(rèn)情況下，大模型本身是沒有真正意義上的“記憶”的。

當(dāng)關(guān)閉頁面，或者開新的對話窗口，它就會忘了你是誰。有人可能會說：“不對啊，我昨天聊的事情，今天還可以接著聊呀？”

那是因為我們有上下文窗口！它可以臨時“記住”一些內(nèi)容，但這完全依賴于你當(dāng)前這次對話的內(nèi)容。一旦超過“上下文長度限制”，早期的對話就會被“遺忘”。所以，那不是真正意義上的“記憶”，更像是一種基于有限“注意力”的“臨時緩存”。

而上下文工程，正是為了彌補(bǔ)大模型“短期記憶”的局限，并通過各種策略，賦予它更強(qiáng)大的“語境理解”和“信息管理”能力，讓它在每個回合都能做出更“明智”的決策。

各位從業(yè)AI的朋友們，看完這篇文章，是不是對上下文工程有更深的理解呢？它不只是一個技術(shù)概念，更是我們AI產(chǎn)品經(jīng)理提升產(chǎn)品價值、解決痛點的關(guān)鍵思維！