第7章 上下文工程：在有限注意力预算中管理信息
第4章将上下文悖论概括为一种反直觉现象：向智能体提供更多信息，并不一定带来更好的结果，过量的信息反而可能削弱其对关键内容的理解和利用能力。第6章解决的是意图层面的问题，任务简报、AGENTS.md等机制回答的是“智能体应该知道什么”；而本章关注的是另一个同样关键的问题：“这些信息应该在什么时候、以什么形式、通过什么路径进入上下文窗口”。
上下文工程（Context Engineering）正是围绕这一问题展开的系统性方法。它关注的不是简单增加输入信息，而是在有限的上下文容量和注意力资源下，对信息进行选择、组织、压缩和动态注入，使智能体能够在正确的时间获得完成任务所需的关键知识。这也构成了上下文工程与传统提示工程（Prompt Engineering）之间的重要区别：提示工程更多关注一次交互中如何设计输入，而上下文工程关注的是智能体整个工作过程中，哪些信息应当被保留、何时被加载，以及如何持续影响后续决策。
本章首先从上下文工程与提示工程的关系出发，解释注意力机制为什么使上下文窗口中的信息位置本身成为一种需要管理的资源；随后讨论上下文悖论形成的原因及其控制方法，分析记忆系统的三层结构、知识检索机制、技能工程以及跨会话连续性等关键问题；最后回到单次任务调用场景，讨论如何通过具体提示技术提升信息利用效率。
读完本章，读者应能理解：智能体工程中的许多问题，最终都可以归结为同一个核心挑战——在有限的上下文预算和注意力资源约束下，如何让真正重要的信息始终保持足够高的有效密度，并在最需要的时候出现在智能体能够有效利用的位置。