上下文：喂养大脑
参考阅读：Anthropic《Effective Context Engineering for AI Agents》（2025）
大脑只有一颗，而每一次对话、每一次工具结果都要挤进有限的窗口。上下文（Context）就是大脑在每个时刻能“看见”的全部内容，它由几类成分构成：
| 成分 | 内容 | 特点 |
|---|---|---|
| 系统提示 | 角色、规则、工具说明 | 整个会话常驻 |
| 用户输入 | 任务描述与后续指令 | 逐步累积 |
| 工具结果 | 文件内容、API 返回、命令输出 | 体积最大、增长最快 |
| 历史轨迹 | 之前的思考、行动与观察 | 越来越长 |
上下文管理之所以是 Agent 工程的核心难题，是因为三股力量互相拉扯：窗口有限（塞不下）、注意力稀释（塞得下也看不过来）、成本随长度线性增长（每次循环都为全部历史付费）。
本章分两条线展开，它们解决同一个问题的不同层：
- Prompt Engineering —— 怎么写好进入上下文的每一块内容：指令、示例、输出约束。这是“静态质量”。
- Context Engineering —— 怎么管理上下文这个随时间变化的资源：压缩、隔离、检索注入。这是“动态治理”。
一个容易混淆的点值得先说清：Prompt Engineering 的对象是单次调用的输入质量，Context Engineering 的对象是整个会话生命周期的信息流。前者是写作，后者是资源管理。两者都做好，大脑才能持续保持清醒。