上下文工程包含哪些核心组成部分？

1. 上下文窗口的核心信息槽位

• 系统提示词：定义角色、约束、语气与高层目标，跨轮次保持稳定
• 工具定义：模型可调用工具的 JSON Schema ，跨轮次稳定但体积较大
• 长期记忆：关于用户、历史决策与过往对话的事实，按需检索而非整段塞入
• 检索知识：来自向量库、SQL 查询结果、网页抓取或另一智能体的内容，即 RAG 槽位
• 对话历史：此前的用户轮次与助手回应，轮次变多后常被压缩
• 草稿纸 / 工作记忆：模型在步骤间主动写下的中间思考、计划与状态
• 当前步指令：本轮实际要执行的提示，通常比上述各项都短

2. 四类核心操作（Write / Select / Compress / Isolate）

• 写入（Write）：把信息外置到上下文窗口之外，如草稿纸、NOTES.md 、长期记忆，按需读回
• 选取（Select）：在每一步从记忆、工具、检索结果中拉取当前真正需要的内容
• 压缩（Compress）：通过摘要、裁剪、剪枝降低 token 占用，保留关键信号
• 隔离（Isolate）：把上下文拆分到子智能体或沙箱中，各自保持干净的窗口

3. 支撑能力

• 检索（RAG）：从向量库、API 、知识图谱中拉取外部知识，在腾讯云上可使用腾讯云向量数据库结合腾讯云 ES 提供检索能力
• 记忆与状态管理：跨轮次保留关键状态，可借助腾讯云 COS 等对象存储持久化上下文工件