指南由中科算网算泥社区发布，系统定义上下文工程是为大模型构建、管理、经营动态上下文的系统性工程，是决定 AI 应用成败的核心，标志着从提示工程（Prompt Engineering）向系统化上下文管理的范式跃迁。
指南重新定义广义上下文，包含文本、环境、用户、系统、组织五大维度，不再局限于 Token 窗口，而是模型决策的完整系统状态。上下文技术历经四次飞跃：2017-2022 年静态输入窗口与提示工程黄金期，受限于算力与静态指令；2022-2024 年长上下文竞赛，窗口扩容但面临注意力稀释问题；2023-2025 年 RAG 与外部记忆兴起，解耦计算与存储；2025-2026 年智能体与协议化上下文成为主流，MCP 实现单智能体接入世界，A2A 实现多智能体协作。
核心组件层面，Prompt 是静态入口，正向结构化思维演进；Skills 是可复用能力单元，实现能力显式化与标准化；MCP 作为单智能体扩展坞，标准化工具与数据调用；A2A 作为多智能体协作总线，实现分布式协同。记忆体系分为三层：L1 瞬时工作记忆用于实时推理，L2 情景记忆存储交互历史，L3 语义记忆依托 RAG 与向量数据库构建外部知识库。
上下文工程有六大支柱：结构化对抗信息熵增，用 XML/JSON/Pydantic 规范输入输出；检索通过混合搜索、重排、查询转换提升精准度；压缩以抽取式与抽象式方法提升信息密度，降低 Token 消耗；编排通过路由与代理实现动态上下文调度，适配复杂任务；评估以 RAG 三元组量化效果，实现数据驱动优化；安全防范提示注入与数据泄露，构建纵深防御体系。
工具生态覆盖数据存储、编排代理、评估观测、部署运维四层，向量数据库、LangChain/LlamaIndex、RAGAS、vLLM 等构成完整技术栈。未来趋势将走向无限上下文与世界模型，上下文从静态快照变为动态流；多模态融合成为标配，MM-RAG 拓展感知边界；智能体走向社会化与经济学，依托 A2A 协议形成协作生态。
上下文工程师需兼具软件工程、数据科学、产品思维与未来视野，核心是坚持数据中心、系统性思维与迭代实验。本指南为开发者提供从理论到落地的全流程框架，是构建生产级 AI 应用的核心指引，推动 AI 从被动响应走向主动感知、自主协作的新阶段。
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