在上一篇文章中，我们聊了从提示词工程到上下文工程的发展过程，看到了大语言模型交互方式的逐步演化。

但问题来了：为什么我们还需要“上下文工程”？ 模型不是已经越来越强了吗？上下文窗口不是已经越来越大了吗？

其实，正是这些“更大”“更强”的背后，隐藏着新的挑战。本篇文章，我们就来揭开“上下文工程”的必要性。以及，如果没有它，会发生什么。

构建现代上下文的结构化方式

随着提示词技术的不断演进，如今的上下文内容已经越来越“拥挤”：包括指令信息（instructions）、Few-Shot 示例、检索到的文档内容，还有工具定义等多种类型的信息。

如果我们只是把这些内容简单地拼接成一大段文字，问题就来了——模型很容易“看错重点”：可能会把一段检索文档误认为是指令，或者误把邮件里提到的函数名当作一个实际要调用的工具。

为了解决这种混乱，我们需要在上下文中引入清晰的结构。 一种非常有效的做法是：使用类似 XML 的标签来标记每一类内容。比如将不同的信息分别包裹在 <documents>、<tools>、<instruction> 等标签中，这样就能明确告诉模型：每一块信息的用途是什么。

下面是一个示例，展示了如何通过结构化的方式，让模型理解并调用一个名为 get_weather 的天气查询工具，通过这种结构化提示，不仅提升了上下文的可读性，也帮助模型更准确地理解不同内容的语义角色，从而做出更符合预期的响应。

<tools>
  <tool_definition>
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "获取指定地点的当前天气",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "城市和州名，例如：San Francisco, CA"
          },
          "unit": {
            "type": "string",
            "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
          }
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  </tool_definition>
</tools>

<instruction>
请回答用户的问题。你可以使用已有工具。
</instruction>

<query>
旧金山现在的天气怎么样？
</query>

大语言模型（LLM）本身并不会直接执行函数。它所做的，是生成一段结构化的函数调用请求，例如下面这样的格式：

{
  "tool_name": "get_weather",
  "parameters": {
    "location": "San Francisco, CA",
    "unit": "fahrenheit"
  }
}

真正执行这个函数的，是你应用程序中的代码。它需要负责解析这段 JSON，调用对应的函数，并将执行结果再传回模型，供模型生成最终的回答。

也就是说，模型负责“决定调用什么”，而你的程序负责“真正去做”。这种分工方式，让模型可以通过自然语言驱动工具执行，从而实现更强的动态交互能力。

---点击上方名片，关注AI拍档---

上下文工程存在的意义

超长上下文的隐藏代价

如今的大语言模型动辄拥有百万级 token 的上下文窗口，这让人很容易产生一种幻想：只要把整个数据库一股脑地喂给模型，它就能给出完美的答案。

但这种“填鸭式上下文”（context stuffing）的方法，实际上隐藏着不少代价和性能陷阱。

一味地扩大上下文，不仅不能保证效果，反而可能让模型的表现变得更不稳定、更低效。想要构建真正聪明、可靠的系统，靠“堆量”是远远不够的。更重要的，是如何聪明地构建、筛选和组织上下文。

上下文腐烂（Context Rot）：当长上下文让模型“失灵”

在实际部署大语言模型时，一个令人担忧的新现象正在浮现——“上下文腐烂（Context Rot）”。

虽然现在很多模型宣称支持 10 万、甚至 100 万 token 的超长上下文窗口，但研究表明：模型的性能在输入仅达到几万 token 时，就开始明显下降，远未达到宣传中的理论上限。

Chroma 在 2025 年发布的一项综合研究，对市面上 18 款主流大模型进行了评估，涵盖 GPT-4.1、Claude 4、Gemini 2.5 和 Qwen3 等热门模型，测试内容包括多种长上下文任务。

结果很明确：模型处理长上下文的能力并不均衡。随着输入长度增加，即便是“重复词语”这类看似简单的任务，模型的输出也会越来越不稳定。

这意味着：上下文越长，模型越“健忘”，不仅准确率下降，还可能出现误解、遗漏、甚至“编造”内容的情况。 在设计长上下文交互系统时，不能盲目依赖模型的“token 容量”，更应关注上下文质量与结构化设计。

该研究揭示了关于“上下文腐烂（Context Rot）”的一些关键发现：

1.性能下降并不均匀

模型在长上下文中不是逐渐“优雅地衰减”，而是呈现出各种不稳定行为： 有的模型开始生成随机内容，有的则直接拒绝执行任务，还有很多模型在信心满满地输出却给出错误答案。

2.不同模型家族表现差异明显

OpenAI 的 GPT 系列表现最不稳定，容易出现“飘忽输出”或幻觉内容；

Claude 系列则相对保守，在不确定时宁愿选择不回答，也不会乱编答案。 这种差异提示我们，长上下文任务不仅受上下文长度影响，也强烈依赖模型架构本身的特性。

3.简单任务也变得不可靠

即使是像“复制一段重复文本，并在中间插入一个不同单词”这样简单的任务， 一旦输入超过 10,000 个词，多数模型就开始“迷失方向”——要么输出重复内容、要么输出中断、甚至胡乱生成。

这些发现清晰地表明： 上下文窗口的长度并不等于可用的有效信息容量。 与其盲目塞入更多上下文，不如构建更聪明、更结构化的上下文管理策略。这正是“上下文工程”所要解决的问题核心之一。

图表标题：《Context Rot：长上下文中的性能衰减曲线》

这张图直观展示了大语言模型在面对超长上下文时，性能是如何衰减的。横轴（X 轴）表示上下文长度（单位：千个 token），标记有 10k、50k、100k 和 500k；纵轴（Y 轴）表示模型的可靠性与准确性，从“低”到“高”。图中有一条代表真实模型表现的动态折线：

绿色部分：Stable Zone（稳定区）：在 20k token 以内，折线平稳、高位，颜色为绿色，代表模型性能表现稳定、准确率高。

黄色部分：Erratic Zone（波动区）：超过 20k 后，折线开始变得锯齿状，逐渐下滑，颜色从绿色转为黄色再变为橙色，表示模型开始出现不可预测的行为，例如：输出内容混乱；拒绝执行任务；自信地生成错误回答；图中某一处陡然下跌的位置被特别标注为：“Catastrophic Failure（灾难性失败，如胡乱回答或拒答）”

红色部分： High Unreliability Zone（高度不可靠区）：当上下文进一步拉长至 100k、500k 时，折线彻底跌入低位，颜色变为红色且波动剧烈，表示模型性能已严重下降，完全无法依赖。

这张图发出的信号非常明确： 模型的“上下文极限”远不如它们声称的那么可用。 即使支持百万 token 的窗口，也不能盲目往里塞——性能早在“极限值”之前就已经开始失控。

如果我们希望构建更稳定、更智能的大模型系统，必须关注的不只是“上下文能装多少”，而是：如何科学地组织上下文，让每一个 token 都有意义。

这，正是“上下文工程”存在的真正理由。

这类研究建立在此前的一些重要成果之上，其中包括奠定基础的那篇论文：《When Transformers Know but Don’t Tell》。该研究发现，大语言模型常常在其隐藏表示中准确编码了目标信息的位置，但在生成回答时却没有真正利用这些信息。这就是所谓的“知道但不说”现象。

围绕长上下文退化的问题，还有许多其他维度的研究正在进行。 比如，关于 KV 缓存压缩（KV cache compression）的方法研究表明：在上下文长度和模型准确率之间，存在不可回避的权衡。 又如，另一些研究则探讨了上下文能力与推理能力之间的关系，指出当前模型架构本身可能就对“长上下文推理”存在结构性限制。

这些发现对真实应用场景具有深远影响。 虽然有研究显示，通过“信息密集型训练”可以在一定程度上让模型更充分地利用上下文，但核心问题依然存在：

1. 上下文更长，不等于模型更聪明。

2. 所谓“百万 token 上下文窗口”的承诺，可能更多是一种市场宣传，而非现实中的稳定能力。

对于工程实践者来说，这意味着我们需要从“追求最大上下文”转向“设计最有效上下文”。这正是上下文工程的精髓所在。

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来： 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

​

一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

​