模型总“跑偏”? 揭秘AI产品经理“外挂”: 上下文工程!

今天，咱们来聊点真正能提升你产品“IQ”的话题——最近在AI圈爆火的“上下文工程”（ContextEngineering）。是不是觉得这词儿听着挺高大上，但又有点摸不着头脑？别急，作为一名深耕AI领域的产品经理，我敢说，这绝对是你驯服AI的终极奥秘！

大模型有记忆吗？（这个“灵魂拷问”咱们最后揭晓！）

开始前，我想先问大家一个有点“哲学”的问题：你觉得大模型有记忆吗？

有人觉得“它能跟我一直聊，肯定有记忆啊！”也有人可能在想“它每次开新对话都像失忆一样，应该没有？”这个问题，咱们先放一放，文章末尾会给出我的答案，相信你看完上下文工程，会有一个更清晰的判断。

上下文工程：从“提示词咒语”到“智能剧本”

说起来，“上下文工程”这个概念真正被推到风口浪尖，得归功于最近硅谷AI大神们的“神仙对话”。

今年7月，知名电商平台Shopify的联合创始人兼首席执行官托比·卢特克（TobiLutke）在社交媒体上的一番话，瞬间点燃了整个AI圈的讨论火焰。他直言：“比起‘提示词工程’（PromptEngineering），我确实更喜欢‘上下文工程’（ContextEngineering）这个术语。”紧接着，AI大神安德烈·卡帕西（AndrejKarpathy）也迅速跟帖表示赞同，他将上下文工程称为“一门精深的科学，也是一门巧妙的艺术。”

听到这，我的DNA直接动了！以前，我们总在琢磨怎么写出“魔法咒语”般的Prompt，指望模型能“心领神会”。但现在，上下文工程的提出，让我们意识到：我们不只是在给模型下达指令，更是在给模型“构建一个完整的世界”！这个世界里包含了它完成任务所需的所有信息、背景和工具。

为什么说是“科学”？

因为它像一门严谨的实验设计：系统提示词、用户输入、少量示例、检索增强生成、相关数据、工具、状态、历史记录、以及信息压缩等。信息给得太少或格式不对，模型就像“巧妇难为无米之炊”；信息太多或不相关，就会疯狂消耗Token和算力，导致成本飙升、性能下降——这是我们产品经理最头疼的“投入产出比”难题，当开发跟你抱怨“这个需求太复杂了，算力不够！”的时候，你是不是感觉被点穴了？

为什么说是“艺术”？

因为它没有标准答案！怎么把这些信息投喂并让模型效果最“出彩”，需要你像艺术家一样，用直觉、经验甚至创意去“打磨”。这就像我们设计AI产品的交互流程，同一个功能，不同的设计会带来截然不同的用户体验。它需要我们具备发散性思维和对细节的极致追求。

卡帕西更是犀利指出：“大多数AIagent的失败，不是模型的能力不足，而是上下文的失败。”这句话真是说到了我的心坎里！多少次，苦口婆心给开发、测试、运营讲解需求，产品MVP仍然“跑偏”？多少次，评审会上大家鸡同鸭讲，最后变成“互相甩锅”？根源就在于——对“上下文”理解出现了偏差！

所以，上下文工程的核心就是：在恰当的时机、以恰当的格式提供恰当的信息。要求我们系统性地考虑所有能影响AI决策的信息流。

认识大模型的“记忆容量”：上下文窗口

要深入理解上下文工程，就必须先了解一个核心概念——上下文窗口（ContextWindow）。简单说就是大模型一次性能够“记住”或处理的信息量上限。窗口越大，能“装”的信息越多，理论上模型的理解力就越强。

我们来看看它的“进化史”

GPT-2：最大上下文窗口约2048tokens，差不多能装1～1.5页A4纸的内容。

GPT-3：提升到4096tokens，已经能塞下一篇完整的新闻稿或技术报告。

GPT-4（128K版本）：直接突破天际，达到惊人的128，000tokens！这什么概念？《哈利·波特与魔法石》英文版全书约77K，都可以放进上下文窗口中！

看起来好像越大越好，对吗？现实往往不这么简单——并不是！

尤其是当我们构建复杂的AIAgent时，它可能需要长时间运行任务或频繁调用外部工具。这意味着Agent会反复把之前的上下文整段带入计算，疯狂消耗Token！

这就像你让AIAgent帮你做个复杂项目：先查日历、再发邮件、接着做个总结……每一步，它都可能背着几十K的上下文“跑流程”！这感觉就像让你每天上班都得背着一本《哈利波特全集》去通勤。Token就是钱啊！成本瞬间飙升，效率反而可能下降，而这就是AI产品经理必须面对的现实痛点。

揭秘：上下文到底包括哪些“干货”？

那么，在大模型决策前需要搞清楚“我知道什么”、“你在说什么”、“我该怎么回”，这些“干货”到底指什么呢？

简单来说，上下文就是模型在做出决策或生成回复前，所依赖的一切相关信息。

我们引用GoogleDeepMind高级AI关系工程师PhilippSchmid的说法，他把“上下文工程”拆解成几个关键模块，每一个都和我们AI产品设计息息相关：

系统提示词（SystemPrompt）：这就像给模型“立人设”！比如告诉它：“你是一个知书达理的大学教授，擅长AI领域知识，别乱说敏感词，别谈政治，要说人话。”一开始就定好它是谁、要干嘛、怎么说！想想我们做产品，是不是也得先明确产品定位和品牌调性？

用户提示词（UserPrompt）：也就是你问模型的问题，比如：“请写一篇关于上下文工程的短视频脚本！”这才是它开始工作的信号。也是用户需求的直接体现。

短期记忆：指的是当前对话的上下文，比如你刚说了啥、它刚回了啥，它都记着。这就好比开会时，针对当前议题的实时交流和反馈。

长期记忆：这就厉害了！比如你之前告诉它你喜欢“技术风”的回答，它就记下来了。哪怕今天是新开对话，它也能“懂你”。这不就是产品经理梦寐以求的用户个性化、持续学习能力吗？

工具调用（ToolUse）：比如查日历、发邮件、查天气……这些操作的过程和结果，都会写进上下文，让AI知道之前做过啥，别重复操作。简直就是AI产品实现复杂业务逻辑和跨系统协同的关键！

检索增强（RAG）：大模型还可以查资料，比如你有个企业知识库，它会去里面检索抓取相关内容，加到上下文来参考。完美解决了大模型知识滞后、容易“胡说八道”的问题，也让企业内部知识资产价值利用最大化。

结构化输出：有时候要它用特定格式说话，比如输出JSON、表格，甚至生成代码结构——也得在上下文里说明清楚。这对我们API对接、数据处理和自动化流程来说，至关重要。

当你把这些都清晰地组织起来，大模型才能像一个训练有素的专家！

如果上下文“翻车”：AI产品经理的“心塞”瞬间

如果上下文设计不当，会引发一系列问题，就像产品设计不良会导致各种Bug一样：

上下文中毒：当AI在调用工具时，带回错误信息，这些错误信息会污染整个上下文，导致后续推理全盘皆输。这就像我们产品上线后发现数据源出了问题，导致整个分析报告都错得离谱，最后所有部门都来找你“算账”……

上下文干扰：上下文太长，混杂太多信息，会让模型“注意力分散”，没办法专注重要内容，就像开卷考试桌上放了一堆没用的参考书，严重影响效率和准确性。

语境混淆：一些无用的信息可能影响模型判断，导致它答非所问。

上下文冲突：比如，上下文中如果出现前后矛盾的内容（比如不同版本的需求描述），模型可能不知道该相信哪一个，导致答复混乱或错误。这就像我们经常遇到的，某个需求文档更新了，但旧版本的说明还在流传，导致开发和测试拿到的是不同版本，然后就……“互相扯皮，项目延期！”你懂的。

Anthropic也明确指出：Agent通常会参与跨越数百个回合的对话，需要谨慎的上下文管理策略。所以，作为AI产品经理，必须重视这些挑战！

四大上下文管理策略：明智记忆、高效筛选、巧妙压缩、精准隔离！

面对这些挑战，这四大策略，将是你在AI产品设计和优化中的“法杖”：

1.输入（WriteContext）：让AI“有迹可循”

AI也需要“记东西”，有三种方式：

长期记忆（Long-termmemory）：像是历史资料、老任务、旧知识，可以跨会话记住。比如Reflexion会通过模型反思总结经验；GenerativeAgents还能定期生成新记忆，越用越聪明！这不就是我们希望AI持续学习、自我进化的能力吗？

暂存器（Scratchpad）：就像人类打草稿、写便签，记录临时信息。AI也会边做边写，保存在“便签本”里，方便用、方便查！

状态（State）：记录任务过程中的关键变量，比如函数调用结果、操作路径，像“项目日志”一样，方便后续追踪。

就像咱们做项目，有历史文档

（长期记忆）、便签纸

（暂存器）、任务记录

（状态）。AI也一样，这些都得准备齐全！

2.筛选（SelectContext）：让AI“去伪存真”

信息太多怎么办？当然不能全塞进去！要做的就是：从所有记忆中筛选出最相关的部分，只喂最关键的信息给模型！来源包括工具结果、便签本、长期记忆、知识库内容等。

就像去知识仓库挑资料，挑最有用的几页就行，别整个仓库搬过去！这能有效解决我们信息过载、模型“跑题”的困扰。

3.压缩：让AI“精简高效”

上下文再大，也不是无底洞！要学会“浓缩精华”！

总结（Summarize）：比如把1000字内容→总结成200字要点，保留关键信息。

裁剪（Trim）：删掉无关内容，省空间、提效率！

像Claude甚至能在上下文快满时自动压缩。

这就像我们做需求分析，要学会提炼核心需求，砍掉不必要的枝蔓，精简而有效。

4.隔离（IsolateContext）：让AI“专注高效”

不同任务的上下文混在一起会“打架”，所以要拆开、分区、隔离处理，防止信息污染。

状态分区：像文件夹一样，把不同任务信息分开放。

沙盒保存（Sandbox）：信息只在内部临时使用，用完即扔，不外泄。

多智能体分区：多个Agent各自处理各自的部分，互不干扰，最后合并结果！

就像多个团队各干各的活，互不打扰，最后再按照排期交成果！

总结：赋能AI，也在赋能自己！

面对大模型长上下文的挑战，我们也要学习这个模式：

先记录信息（写）

再筛有用内容（选）

然后做浓缩（压）

最后做好隔离管理（隔）

这样，AI才不会“被信息淹没”，能更高效地思考与行动，真正从“机械”变“智能”！而作为AI产品经理，掌握上下文工程，也就掌握了更高维地设计和管理AI产品的能力。

回到开始的问题：大模型有记忆吗？

答案揭晓

我的回答是：默认情况下，大模型本身是没有真正意义上的“记忆”的。

当关闭页面，或者开新的对话窗口，它就会忘了你是谁。有人可能会说：“不对啊，我昨天聊的事情，今天还可以接着聊呀？”

那是因为我们有上下文窗口！它可以临时“记住”一些内容，但这完全依赖于你当前这次对话的内容。一旦超过“上下文长度限制”，早期的对话就会被“遗忘”。所以，那不是真正意义上的“记忆”，更像是一种基于有限“注意力”的“临时缓存”。

而上下文工程，正是为了弥补大模型“短期记忆”的局限，并通过各种策略，赋予它更强大的“语境理解”和“信息管理”能力，让它在每个回合都能做出更“明智”的决策。

各位从业AI的朋友们，看完这篇文章，是不是对上下文工程有更深的理解呢？它不只是一个技术概念，更是我们AI产品经理提升产品价值、解决痛点的关键思维！