隨著AI技術進入Agent時代，語言模型的構建焦點正從傳統提示工程轉向更具戰略性的上下文工程。Anthropic公司在發布Claude Sonnet 4.5模型時，同步發表了關于上下文工程的深度研究，揭示了AI智能體發展的新方向。
傳統提示工程聚焦于編寫精準的系統提示，通過優化指令文本獲取理想輸出。這種模式在單輪任務中表現良好，但當AI需要處理多輪對話或長期任務時，其局限性逐漸顯現。Anthropic指出，隨著上下文窗口中令牌數量的增加，模型準確回憶信息的能力會顯著下降，這種現象被稱為"上下文衰退"。
上下文工程的核心在于信息流的動態管理。不同于靜態的提示編寫，它要求AI從包含文檔、工具、歷史記錄的龐大信息池中，實時篩選最優信息組合。這個過程類似于人類在復雜任務中快速定位關鍵資料，需要持續評估信息的相關性和重要性。
系統提示的設計面臨雙重挑戰：過于具體的規則會導致系統僵化，難以適應新情況；過于寬泛的指導則無法提供明確的行為指引。Anthropic建議采用模塊化設計，將提示分解為背景信息、操作指令等獨立部分，在保證行為規范性的同時保持靈活性。這種結構化方法既能提供清晰指引，又為模型保留了自主決策空間。
工具系統的設計直接影響AI的交互效率。優質工具應具備自包含性、功能單一性和錯誤魯棒性，避免功能重疊造成的選擇困難。Anthropic特別強調工具意圖的明確性，輸入參數需要無歧義描述，這類似于良好代碼庫的函數設計原則。
示例選擇策略呈現質量優先特征。相比堆砌大量邊緣案例，精選具有代表性的規范示例更能有效描繪預期行為。這種"少而精"的原則，既避免了信息過載，又確保了模型能通過典型案例理解任務要求。
在處理長時程任務時，Anthropic提出了三種創新策略。內容壓縮技術通過總結關鍵信息延長對話深度，結構化筆記系統使AI能持久化存儲重要信息，子智能體架構則通過任務分解提升處理效率。這些方法在代碼庫遷移、復雜研究等場景中表現出顯著優勢。
即時檢索機制代表上下文管理的新趨勢。不同于傳統RAG方法的預加載模式，AI現在可以維護輕量級標識符，在需要時動態加載數據。Claude Code的實踐顯示，這種模式使模型能分析大型數據庫而無需加載全部內容，顯著提升了處理效率。
混合策略成為平衡速度與靈活性的關鍵。預先檢索關鍵信息確保基礎性能，同時保留AI自主探索的能力。這種設計既保證了初始響應速度，又為復雜任務提供了適應性解決方案。
