大型语言模型（LLM）进入新时代，静态提示已难以满足复杂场景需求，Context Engineering（上下文工程）成为生产级 AI 系统设计的核心范式。
• 体系完整：从基础定义、数学建模到贝叶斯推断，全面刻画上下文的动态组装与优化。
• 核心挑战：解决人类意图模糊、知识时效性、AI幻觉及可信度不足等根本问题。
• 关键技术：检索增强生成（RAG）、记忆体系、多智能体通信、工具调用等，支持超长上下文（10万+ tokens）和多模态融合。
• 应用广泛：涵盖科学研究自动化、企业级复杂工作流、智能体协作、个性化记忆管理等前沿场景。
• 方法论价值：强调上下文非简单提示，而是信息载体的多维结构和系统级动态调度，推动 AI 从“提示技巧”走向“系统架构”。
• 未来趋势：无限上下文、上下文压缩、自适应管理与隐私保护，描绘了 AI 持续进化的技术蓝图。
掌握 Context Engineering，掌握构建可靠、可扩展、智能化 AI 系统的核心能力。
🔗 详见：github.com/Meirtz/Awesome-Context-Engineering
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