上下文工程的核心问题

上下文工程的核心问题可以压缩成一句话：

在有限的注意力预算中，怎样让模型看到此刻最需要看到的信息？

信息不是越多越好

输入越长，并不自然意味着结果越好。无关信息会干扰判断，过时信息会制造冲突，缺乏结构的信息则会增加模型寻找重点的成本。

一个实用的上下文通常需要处理四类内容：

类型	作用
任务目标	说明现在要完成什么
行为约束	划定允许与禁止的边界
当前状态	告诉模型已经发生了什么
外部知识	补充完成任务需要的事实

从静态 Prompt 到动态选择

真正有意思的地方，不是写出一份永远不变的长提示词，而是根据任务阶段动态决定：哪些信息应该进入上下文，哪些应该被压缩，哪些应该暂时留在外部存储中。

这也是上下文工程与记忆、RAG、工具调用逐渐汇合的位置。