随着AI技术进入Agent时代，语言模型的构建焦点正从传统提示工程转向更具战略性的上下文工程。Anthropic公司在发布Claude Sonnet 4.5模型时，同步发表了关于上下文工程的深度研究，揭示了AI智能体发展的新方向。
传统提示工程聚焦于编写精准的系统提示，通过优化指令文本获取理想输出。这种模式在单轮任务中表现良好，但当AI需要处理多轮对话或长期任务时，其局限性逐渐显现。Anthropic指出，随着上下文窗口中令牌数量的增加，模型准确回忆信息的能力会显著下降，这种现象被称为"上下文衰退"。
上下文工程的核心在于信息流的动态管理。不同于静态的提示编写，它要求AI从包含文档、工具、历史记录的庞大信息池中，实时筛选最优信息组合。这个过程类似于人类在复杂任务中快速定位关键资料，需要持续评估信息的相关性和重要性。
系统提示的设计面临双重挑战：过于具体的规则会导致系统僵化，难以适应新情况；过于宽泛的指导则无法提供明确的行为指引。Anthropic建议采用模块化设计，将提示分解为背景信息、操作指令等独立部分，在保证行为规范性的同时保持灵活性。这种结构化方法既能提供清晰指引，又为模型保留了自主决策空间。
工具系统的设计直接影响AI的交互效率。优质工具应具备自包含性、功能单一性和错误鲁棒性，避免功能重叠造成的选择困难。Anthropic特别强调工具意图的明确性，输入参数需要无歧义描述，这类似于良好代码库的函数设计原则。
示例选择策略呈现质量优先特征。相比堆砌大量边缘案例，精选具有代表性的规范示例更能有效描绘预期行为。这种"少而精"的原则，既避免了信息过载，又确保了模型能通过典型案例理解任务要求。
在处理长时程任务时，Anthropic提出了三种创新策略。内容压缩技术通过总结关键信息延长对话深度，结构化笔记系统使AI能持久化存储重要信息，子智能体架构则通过任务分解提升处理效率。这些方法在代码库迁移、复杂研究等场景中表现出显著优势。
即时检索机制代表上下文管理的新趋势。不同于传统RAG方法的预加载模式，AI现在可以维护轻量级标识符，在需要时动态加载数据。Claude Code的实践显示，这种模式使模型能分析大型数据库而无需加载全部内容，显著提升了处理效率。
混合策略成为平衡速度与灵活性的关键。预先检索关键信息确保基础性能，同时保留AI自主探索的能力。这种设计既保证了初始响应速度，又为复杂任务提供了适应性解决方案。
