《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》3月13日发布

由中科算网算泥社区主编的《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》，计划于3月13日14:00，通过线上发布会正式发布，欢迎大家预约参加。

进入2026年，一个日益清晰的共识正在形成：在基础模型能力逐渐趋同的背景下，决定一个AI应用成败的关键，不再仅仅是其背后模型的规模或参数量，而在于它如何工程化地构建、管理和经营其上下文。正如Anthropic公司的研究所指出的，构建AI应用的焦点正在从“寻找正确的词语”转向一个更宏大的问题：“什么样的上下文配置最有可能引导模型产生我们期望的行为？”

这标志着一次深刻的范式跃迁。我们不再将模型视为一个被动的、等待指令的黑箱，而是将其看作一个复杂信息系统中的核心推理引擎。这个引擎的燃料，就是“上下文”。上下文不仅仅是用户输入的那几句话，它是模型在做出每一次决策前所能“看到”的整个世界。这个世界可以包括：

即时指令：当前的Prompt和系统指令。

历史记忆：过往的对话、用户的偏好与身份。

外部知识：通过检索增强生成（RAG）从数据库、文档库中获取的实时信息。

可用能力：模型被授权使用的工具（Tools/Skills）及其当前状态。

环境状态：时间、地点、任务进度、乃至整个系统的运行参数。

当我们将这些元素作为一个整体来设计、优化和治理时，我们便从“提示工程师”的角色，演进为了“上下文工程师”（Context Engineer）或“上下文架构师”（Context Architect）。我们的工作不再是一次性的“调教”，而是持续性的“经营”——经营一个能让模型持续做出高质量决策的、动态演进的信息生态系统。

这份《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》正是为这场正在发生的深刻变革而生。它旨在为所有致力于构建高级AI应用的开发者、架构师和产品经理，提供一个全面、系统且可实践的知识框架。我们将尝试回答以下三个核心问题：

上下文究竟是什么？ 我们将跳出“Token窗口”这一狭隘的技术参数，从系统工程的视角重新定义上下文，并梳理其从静态输入到分布式系统状态的演进脉络。

如何工程化地构建、管理和治理上下文？ 我们将深入探讨上下文工程的四大核心组件（Prompt, Skills, MCP, A2A）和六大方法论支柱，为您提供一套从建模、获取、编排到安全治理的完整操作手册。

如何落地一个可演进的上下文工程系统？ 我们将剖析当前主流的工具与框架生态。

作为国内领先的 AI ⼤模型开发服务平台，算泥社区秉持“技术专业、⽣态开放、开发者友好”的理念，联合社区众多资深分析师与技术专家、学者，共同撰写并发布《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》。

我们深信，未来属于那些能够驾驭上下文的团队。他们将不再仅仅是模型的使用者，而是上下文系统的创造者和经营者。对于有开发需求的团队或个人，算泥社区平台通过整合国产异构算⼒资源，为开发者提供了经济⾼效的算⼒选择。

现在，就让我们一同开启这段探索之旅，从“调教模型”的艺术，迈向“经营上下文系统”的科学与工程。

完整指南欢迎大家在2026年3月13日14:00，参加《大模型上下文工程（Context Engineering）指南》线上发布会获取。