Awesome Context Engineering

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📄 我们关于 Context Engineering（上下文工程）的综合综述论文现已发表！ 欢迎查阅我们的最新学术见解与理论基础。

这是一份关于 Context Engineering 的综合综述与资源合集——它涵盖了从静态 Prompt Engineering 到动态的、具备上下文感知能力的 AI 系统，以及日益演进的 Agent 运行时、记忆系统、协议、编码 Agent 和可观测性栈。

📧 联系方式

如有疑问、建议或合作意向，请随时通过以下方式联系：

Lingrui Mei
📧 邮箱: meilingrui25b@ict.ac.cn 或 meilingrui22@mails.ucas.ac.cn

我在论文的第一个版本中写错了邮箱地址！！ 您也可以在本仓库提交 Issue 进行一般性讨论或建议。

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📰 新闻

• [2025.07.17] 🔥🔥 我们的论文现已发表！欢迎在 arXiv 和 Hugging Face Papers 上查看 "A Survey of Context Engineering for Large Language Models"
• [2025.07.03] 初始化仓库并建立综合大纲
• [2025.07.03] 按照现代上下文工程范式建立了综述结构

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🎯 简介

在大模型（LLM）时代，静态 Prompting 的局限性日益显现。Context Engineering 代表了一种为了解决 LLM 不确定性并实现生产级 AI 部署的自然进化方向。与传统的 Prompt Engineering 不同，Context Engineering 涵盖了推理阶段提供给 LLM 的全部信息负载，包括完成任务所需的所有结构化信息组件。

本仓库旨在作为 Context Engineering 技术、方法论和应用的综合调查指南。

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🧭 2026 Agent 时代更新

从 Context Engineering 到 Agent Engineering

截至 2026 年 3 月，Context Engineering 仍然是一个有用且必要的概念，但它已不再是全部内容。重心已从“如何打包出最佳 Prompt”转向 Agent 系统如何管理运行时状态、记忆、工具、协议、审批和长期执行。在实践中，Context Engineering 现在位于一个更广阔的栈中，该栈还包括 Agent 框架 (Agent harnesses)、互操作协议、编码 Agent 的项目记忆以及 以 Trace 为核心的可观测性栈。

本仓库当前覆盖的内容

本仓库保留了关于长上下文、RAG、记忆、Agent 通信、工具使用、评估和应用的原始综述结构。同时，为了更好地反映 Agent 时代，本 README 进行了重组，增加了以下内容：

• Agent 框架与运行时系统：涉及规划、子 Agent、检查点、沙盒和人工审批回路。
• 生产环境中的上下文管理：通过压缩、缓存、工件支持的上下文和分层指令加载进行管理。
• 记忆工件与可移植性：包括持久化记忆、记忆交换格式、角色封装和项目记忆。
• 开放协议：如 MCP、A2A、AG-UI、ACP 和可移植 Agent 模式。
• 编码 Agent 与计算机使用：这是目前 Context Engineering 最显眼的生产场景。
• 评估、可观测性与遥测：针对长时间运行的 Agent 系统，而非仅仅是静态基准测试。

2026 主题阅读指南

对 2026 年技术变革感兴趣的读者，应优先阅读以下扩展章节：

• Agent 框架与运行时系统：灵感来源于 Anthropic 的有效 Agent 指南、OpenAI 的 Agents 与工具文档、Google ADK 以及 LangChain Deep Agents。
• 开放协议与互操作性：包括 Model Context Protocol、A2A、AG-UI 和 AgentSchema。
• 编码 Agent 与项目记忆：包括 OpenAI Codex 和 Claude Code memory。