大家好，今天想跟大家聊聊最新的大模型上下文工程指南。说实话，AI应用的未来核心竞争力，已经不再只是模型本身了，“上下文系统”的构建与经营能力才是关键。报告提到，我们得从以前的Prompt工程，过渡到现在的上下文工程，这可是个不小的范式转变。另外，这份报告由中科算网算泥社区发布，提出了一个新的学科——上下文工程。跟之前大家想的不同，这里的上下文不再是简单的Token窗口，而是包含了文本、环境、用户、系统还有组织的多维信息流。 报告里说，我们正从“调教模型”迈向“经营上下文系统”。这个认知升级对所有的开发者、产品经理还有架构师来说，都非常重要。接下来我给大家介绍下上下文工程的四大核心组件和六大方法论支柱。 核心组件首先就是Prompt，最底层的静态指令，这就好比是引导模型思考的“思维脚手架”。然后是Skills，标准化、可复用的能力单元，像智能体的手和脚一样。再往上是MCP (模型上下文协议)，为单个智能体提供统一的“扩展坞”，让他们能接入外部工具和数据。最后是A2A (智能体间协议)，让多智能体系统有一个“协作总线”，规范它们之间的沟通与任务委托。 方法论支柱里有结构化（Structuring）、检索（Retrieval）、压缩（Compression）、编排（Orchestration）、评估（Evaluation）还有安全（Security）。结构化可以用XML、JSON这种语言来给模型提供清晰输入；检索技术能精准找到相关信息；压缩比如LLMLingua可以减少Token数量提高信息密度；编排能智能组合策略；评估用RAG三元组来优化数据；安全则要防范攻击和泄露。 然后就是三层记忆模型了。L1是瞬时工作记忆，模型上下文窗口；L2是情景记忆存储交互历史；L3是语义记忆接入外部知识库。 最后我给创业者和从业者提个建议：尽早拥抱上下文工程思维，别光优化Prompt了。另外从“单点工具”转向平台化吧，像LangChain、LlamaIndex这些框架都不错。 常见问题解答（FAQ）： 1. 适合什么人群参考？适合开发者、产品经理、技术架构师等希望系统性构建Agent的团队。 2. MCP和A2A有什么区别？MCP规范接入工具，A2A规范协作。 3. 记忆类型怎么选？简单问答用L1，记住对话用L2，查知识库用L3，通常需要结合使用。