AI代理中的上下文工程与Anthropic团队

随着大型语言模型（LLM）在复杂任务中的应用日益深入，单纯依赖提示工程已难以满足高精度需求。本文首先确立了这一核心观点，即必须转向更为系统化的“上下文工程”方法论。这种转变不仅仅是术语的更替，而是对Transformer架构注意力机制复杂度（n²）的根本性回应。在有限的上下文窗口内，如何通过结构化的信息布局来最大化模型的推理能力，成为了构建高性能AI代理的关键瓶颈。

文章进一步剖析了上下文工程的三大实践维度：注意力预算的合理分配、结构化信息的组织方式以及长任务链中的自我管理机制。特别值得注意的是，文中提出了“非对称网格比例”等创新概念，指导开发者在面对长文档处理或复杂工具调用时，如何权衡信息密度与计算成本。这不仅是技术优化的策略，更是实现AI代理从被动响应向主动规划跨越的理论基石，为下一代智能系统的架构设计提供了明确的方向指引。