这是一份涵盖160多页的重要研究论文，全面梳理了大语言模型上下文工程领域的核心研究成果。构建了LLM上下文工程的完整分类体系，涵盖基础组件、系统实现、评估方法论以及未来发展方向等四大维度。论文回顾了2020年至2025年上下文工程的演进历程，从早期的基础RAG系统发展到如今复杂的多智能体架构。
论文明确区分了提示工程与上下文工程的本质差异，从状态管理、可扩展性、错误分析、复杂度等多个维度进行了深入对比。
上下文工程的核心组件包括：上下文检索与生成、上下文处理、上下文管理，以及它们在系统实现中的集成应用，如RAG架构、记忆体系、工具集成推理和多智能体协调机制等。
上下文处理中的一个重要环节是上下文自优化，旨在通过循环反馈机制持续改进输出质量。
上下文管理的关键挑战在于如何高效处理长上下文和推理链条。论文深入分析了长链推理的主要方法及其特点。
记忆机制是构建复杂智能体系统的基石，使其能够适应、学习并执行连贯的长期任务。论文还提供了不同记忆实现模式的精彩概览。
工具调用能力是该领域持续发展的热点方向。论文全面介绍了工具增强语言模型架构，并对不同工具类别进行了详细比较。
上下文工程正处于快速演进阶段。这份综述为我们提供了绝佳的全景视角，帮助我们更好地理解和跟踪这个快速发展的领域。论文内容远不止于此，包含了1000多篇参考文献。虽然这份综述力图捕捉最主流的方法和重大趋势，但随着模型能力的不断提升和新型智能体架构的涌现，还有更多精彩内容值得期待。
论文标题：A Survey of Context Engineering for Large Language Models
论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.13334
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