上下文工程（Context Engineering） 是在人工智能（AI）领域，特别是大型语言模型（LLM）应用中逐渐兴起并日益受到重视的概念。可以理解为一种系统性的工程方法。在于构建动态的系统，以便向AI模型，尤其是LLM，提供精准、相关且及时的信息和工具，使模型能更合理、更有效地完成特定任务 。与传统的提示工程（Prompt Engineering）主要关注单次交互中的指令和示例不同，上下文工程更侧重于设计和实现能捕获、存储、检索和管理上下文信息的完整系统。意味着上下文工程不仅关注“说什么”，更关注“在什么情况下说”，以及如何构建和利用这个“情况”来提升AI的整体表现。涉及到对AI模型运作环境的全面考量，包括模型可以访问的知识范围、这些知识的组织结构，以及在交互过程中如何有效地传递这些知识 。上下文工程可以被视为一种更宏观、更系统化的AI优化策略，通过精细化的上下文管理来释放AI模型的全部潜力。