上下文工程的本质 大模型推理时的信息来源仅包括参数知识（训练阶段获得，推理阶段不可改）和上下文窗口内容。上下文工程本质是构建大模型的工作记忆，决定其决策时能看到的信息，进而影响行为质量。 与 Prompt Engineering 的区别 Prompt Engineering：关注措辞、格式、few-shot 示例等 “怎么说” 的问题。 上下文工程：关注每轮推理时上下文窗口中 “看到什么”，包括信息的选择、结构排列。 核心差异：Agent 是多轮推理循环（典型任务平均调用 50 次工具），上下文信息不断累积，存在 …