万字拆解：RAG已死吗《上下文工程（context engineer）

“喂，它明明读了整本说明书，却连开关都找不到。

把大模型比作一个记忆力惊人却常常走神的朋友，这句话就成立。

上下文窗口飙到百万token，听起来像给这位朋友塞了整座图书馆，可书一多，反而找不到重点——这就是圈子里悄悄流传的“”。

先说人话：上下文不是越长越好，而是越“干净”越好。

就像搬家，把全部家当一股脑塞进卡车，到了新家翻箱倒柜找牙刷，效率低到崩溃。

AI也怕这种“信息搬家”。

那怎么办？

上下文工程来了，它不是玄学，是四步打包术：

1. 写入——把关键推理、中间结果存成便签，别指望模型自己记得。

2. 选择——别让无关八卦混进来，先筛后放，宁可少，不可乱。

3. 压缩——长话短说，摘要+剪枝，省token就是省算力。

4. 隔离——把不同任务放进不同“抽屉”，客服别跟财务抢台词。

听起来像收纳整理？

没错，但收纳的是“注意力”。

最新实验里，把一份50页合同直接扔给，它能在第37页把“违约金条款”抄错；先用上下文工程筛成3页重点，错误率直接降到1%。

数字不骗人。

更狠的是，这套打法已经杀进多模态。

一段客服语音+截图+订单文本，传统RAG只能各查各的，现在用上下文工程把它们压成一条“用户此刻最在意什么”的向量，再交给模型，回复不再鸡同鸭讲。

Meta刚放出的demo里，AI能边看用户晒的破洞鞋照片，边调出退货政策，还能识别“鞋底开胶”属于质保范围，全程不到两秒。

工具层面也卷疯了。

像乐高，拖拽就能搭一条“写入-选择-压缩-隔离”流水线；干脆给每个用户建了一个“记忆保险箱”，聊天记录、偏好、历史订单自动归档，下次对话直接续上，像老朋友记得你上次咖啡要半糖。

当然，麻烦也跟着升级。

上下文里塞了太多用户隐私，一旦泄露就是社死现场。

现在圈子里流行“差分隐私+联邦学习”套餐：数据留在本地，模型只带走“模糊影子”，既学到了知识，又摸不到真人。

某头部券商已经这么干，客服机器人能记住客户风险等级，却永远不知道客户真名，合规部终于睡了个好觉。

最接地气的落地在电商。

某家日单量千万的平台，把上下文工程塞进客服Agent，退货、换货、催发货、比价、推荐优惠券，一条对话全搞定。

实测结果：平均对话轮次从7轮降到3轮，人工介入率下降42%，客服团队从“救火队”变成“质检组”。

一位老客服私下吐槽：“以前每天回‘亲稍等’到手指抽筋，现在只处理AI搞不定的刺头，工资还涨了。

所以别再迷信“窗口越长越聪明”。

真正让AI靠谱的是“上下文工程”——把图书馆变成目录清晰的工具箱。

下次听到“百万token”宣传，先问一句：你们家 Rot治了吗？