构建上下文管道意味着将上下文视为生产基础设施。你定义数据源、检索规则、格式化、权限检查、排序、截断、日志记录和评估。你不再将提示词视为埋在应用代码中的字符串构建器。

上下文工程是为了以可靠和高效的方式为所有公司知识创建真相来源。 而这正是数据团队多年来一直在为数据做的事情。

本文是我在2026年4月8日在伦敦举办的AI Engineer Europe 2026上做的"Agentic Search for Context Engineering"工作坊的编辑版长文版本。

不是关于提示优化或提示工程。而是关于信息如何在对话式 AI 系统中流动的基本架构。它正在让公司付出真金白银，同时以难以诊断但容易感受到的方式降低用户体验。

一种逐步方法，在正确顺序向AI提供正确的输入，无需提示体操。

LLM 受限于它们能够记住的 token 数量，那么接下来是什么？

你的 AI 确实是一名员工。上下文窗口就是他们的桌面。