【AI大模型】上下文工程（Context Engineering）入门看这一篇就够了！GitHub爆火的开源学习指南，速收藏！_51CTO博客_uml上下文模型
前言
上下文工程是一个庞大的知识体系，那么如何着手学习呢？
本文介绍一个 GitHub项目：Context-Engineering（https://github.com/davidkimai/Context-Engineering）。这个项目是“上下文工程的综合手册与课程”。通过该项目，可以系统地学习关于AI上下文的知识体系，值得收藏和学习！
“上下文（Context）”并不仅仅是用户发送给大语言模型的单个提示。它是在推理时提供给大语言模型的完整信息有效载荷，其中包含了模型为可靠地完成给定任务所需的所有结构化信息组件
- 提示词工程（Prompt Engineering） 更专注于如何设计单个、具体的指令（Prompt），让模型单次执行任务的效果达到最佳。它像是“点”的优化。
- 上下文工程（Context Engineering） 则是一门更宏大的艺术和科学。它研究的是如何设计、编排和优化提供给语言模型的完整信息环境（Context），从而引导模型产生更准确、更连贯、更可靠的输出。它着眼于“面”和“体”的构建，是构建复杂、稳定、高效AI应用的核心
项目核心价值
- 体系化知识： 该项目不是“小技巧”合集，而是一本完整的“教科书”。
- 深入浅出： 生物学隐喻让复杂的概念变得易于理解。
- 实践导向： 包含大量代码示例、模板和指南，可以直接上手实践。
- 前沿视野： 涵盖了从基础到前沿研究的各种主题，帮助你保持知识更新。
上下文工程的生物学隐喻
本开源项目提供了一套系统化的知识体系。项目的核心亮点，是引入了一个精妙的生物学隐喻，将上下文工程的复杂度由浅入深地划分为不同层次，让人一目了然：
- 🧬 原子 (Atoms): 单个的提示词（Prompt），这是最基本的单元。
- 🧪 分子 (Molecules): 少样本提示（Few-shot Prompts），通过提供范例来提升效果。
- 🦠 细胞 (Cells): 引入记忆和多智能体系统，让AI拥有上下文感知和协作能力。
- 🧠 器官 (Organs): 更复杂的智能体系统和AI操作系统，处理更专业的任务。
- 🌐 神经网络系统 (Neural Systems): 赋予AI使用认知工具和持久化记忆的能力。
- 🌌 神经与语义场论 (Neural & Semantic Field Theory): 将上下文视为可以共鸣的“场”，这是对未来AI交互的深刻洞见。
通过这个层层递进的结构，学习者可以像升级打怪一样，从最基础的概念开始，一步步掌握构建复杂AI系统的能力。
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atoms → molecules → cells → organs → neural systems → neural & semantic field theory
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single few- memory + multi- cognitive tools + context = fields +
prompt shot agents agents operating systems persistence & resonance项目目录
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Context-Engineering/ # 上下文工程库
├── 📜 LICENSE # MIT许可证
├── 📖 README.md # 快速入门概览
├── 🗺️ structure.md # 原始结构图
├── 🗺️ STRUCTURE_v2.md # 增强版结构图（含场论）
├── ⚙️ context.json # 原始模式配置
├── ⚙️ context_v2.json # 扩展模式（含场协议）
├── ⚙️ context_v3.json # 神经场扩展
├── ⚙️ context_v3.5.json # 符号机制集成
├── 📚 CITATIONS.md # 研究参考文献
│
├── 00_foundations/ # 🔭 理论基础
│ ├── 01_atoms_prompting.md # 原子级指令单元
│ ├── 02_molecules_context.md # 分子级上下文示例
│ ├── 03_cells_memory.md # 细胞级记忆层
│ ├── 04_organs_applications.md # 器官级应用流程
│ ├── 05_cognitive_tools.md # 认知工具扩展
│ ├── 06_advanced_applications.md# 高级应用实现
│ ├── 07_prompt_programming.md # 提示编程模式
│ ├── 08_neural_fields_foundations.md # 神经场基础
│ ├── 09_persistence_and_resonance.md # 场持久性与共振
│ ├── 10_field_orchestration.md # 多场协调
│ ├── 11_emergence_and_attractor_dynamics.md # 涌现特性
│ ├── 12_symbolic_mechanisms.md # 符号推理机制
│ ├── 13_quantum_semantics.md # 量子语义学
│ └── 14_unified_field_theory.md # 🧬 统一场理论
│
├── 10_guides_zero_to_hero/ # 🚀 实战指南
│ ├── 01_min_prompt.ipynb # 最小提示实验
│ ├── 02_expand_context.ipynb # 上下文扩展技术
│ ├── 03_control_loops.ipynb # 流程控制机制
│ ├── 04_rag_recipes.ipynb # RAG增强模式
│ ├── 05_protocol_bootstrap.ipynb# 场协议引导
│ ├── 06_protocol_token_budget.ipynb # 协议效率优化
│ ├── 07_streaming_context.ipynb # 实时上下文流
│ ├── 08_emergence_detection.ipynb# 涌现检测
│ ├── 09_residue_tracking.ipynb # 符号残迹追踪
│ └── 10_attractor_formation.ipynb # 吸引子构建
│
├── 20_templates/ # 🧩 组件模板
│ ├── minimal_context.yaml # 基础上下文结构
│ ├── control_loop.py # 流程编排模板
│ ├── scoring_functions.py # 评估指标模板
│ ├── prompt_program_template.py # 提示编程模板
│ ├── schema_template.yaml # 模式定义模板
│ ├── recursive_framework.py # 递归框架模板
│ ├── field_protocol_shells.py # 场协议模板
│ ├── symbolic_residue_tracker.py# 残迹追踪工具
│ ├── context_audit.py # 上下文分析器
│ ├── shell_runner.py # 协议执行器
│ ├── resonance_measurement.py # 场共振测量
│ ├── attractor_detection.py # 吸引子检测器
│ ├── boundary_dynamics.py # 边界动态工具
│ └── emergence_metrics.py # 涌现度量工具
│
├── 30_examples/ # 🚀 应用示例
│ ├── 00_toy_chatbot/ # 简易对话机器人
│ ├── 01_data_annotator/ # 数据标注系统
│ ├── 02_multi_agent_orchestrator/ # 多代理协作
│ ├── 03_vscode_helper/ # IDE集成工具
│ ├── 04_rag_minimal/ # 最小RAG实现
│ ├── 05_streaming_window/ # 实时上下文演示
│ ├── 06_residue_scanner/ # 符号残迹扫描
│ ├── 07_attractor_visualizer/ # 场可视化
│ ├── 08_field_protocol_demo/ # 协议演示
│ └── 09_emergence_lab/ # 涌现实验平台
│
├── 40_reference/ # 📚 深度参考
│ ├── token_budgeting.md # Token优化策略
│ ├── retrieval_indexing.md # 检索系统设计
│ ├── eval_checklist.md # 评估标准
│ ├── cognitive_patterns.md # 推理模式库
│ ├── schema_cookbook.md # 模式配方集
│ ├── patterns.md # 上下文模式库
│ ├── field_mapping.md # 场论基础
│ ├── symbolic_residue_types.md # 残迹分类
│ ├── attractor_dynamics.md # 吸引子实践
│ ├── emergence_signatures.md # 涌现特征检测
│ └── boundary_operations.md # 边界管理指南
│
├── 50_contrib/ # 👥 社区贡献
│ └── README.md # 贡献指南
│
├── 60_protocols/ # 📡 协议框架
│ ├── README.md # 协议概览
│ ├── shells/ # 协议定义
│ │ ├── attractor.co.emerge.shell # 吸引子共现协议
│ │ ├── recursive.emergence.shell # 递归涌现协议
│ │ ├── recursive.memory.attractor.shell # 记忆持久化
│ │ ├── field.resonance.scaffold.shell # 场共振框架
│ │ ├── field.self_repair.shell # 自修复机制
│ │ └── context.memory.persistence.attractor.shell # 上下文持久化
│ ├── digests/ # 协议摘要
│ └── schemas/ # 协议模式
│ ├── fractalRepoContext.v3.5.json # 分形库上下文
│ ├── fractalConsciousnessField.v1.json # 意识场模式
│ ├── protocolShell.v1.json # 协议外壳
│ ├── symbolicResidue.v1.json # 符号残迹
│ └── attractorDynamics.v1.json # 吸引子动态
│
├── 70_agents/ # 🤖 智能体演示
│ ├── README.md # 智能体概览
│ ├── 01_residue_scanner/ # 残迹扫描器
│ ├── 02_self_repair_loop/ # 自修复循环
│ ├── 03_attractor_modulator/ # 吸引子调节器
│ ├── 04_boundary_adapter/ # 动态边界适配
│ └── 05_field_resonance_tuner/ # 场共振优化器
│
├── 80_field_integration/ # 🌌 场集成项目
│ ├── README.md # 集成概览
│ ├── 00_protocol_ide_helper/ # 协议开发工具
│ ├── 01_context_engineering_assistant/ # 场智能助手
│ ├── 02_recursive_reasoning_system/ # 递归推理系统
│ ├── 03_emergent_field_laboratory/ # 场涌现实验室
│ └── 04_symbolic_reasoning_engine/ # 符号推理引擎
│
├── cognitive-tools/ # 🧠 认知框架
│ ├── README.md # 认知工具指南
│ ├── cognitive-templates/ # 认知模板
│ │ ├── understanding.md # 理解操作
│ │ ├── reasoning.md # 分析操作
│ │ ├── verification.md # 验证操作
│ │ ├── composition.md # 组合操作
│ │ └── emergence.md # 涌现模式
│ ├── cognitive-programs/ # 认知程序
│ │ ├── basic-programs.md # 基础程序结构
│ │ ├── advanced-programs.md # 高级程序架构
│ │ ├── program-library.py # Python实现
│ │ ├── program-examples.ipynb # 交互示例
│ │ └── emergence-programs.md # 涌现程序
│ ├── cognitive-schemas/ # 知识表示
│ │ ├── user-schemas.md # 用户模式
│ │ ├── domain-schemas.md # 领域模式
│ │ ├── task-schemas.md # 任务模式
│ │ ├── schema-library.yaml # 模式库
│ │ └── field-schemas.md # 场表示模式
│ ├── cognitive-architectures/ # 认知架构
│ │ ├── solver-architecture.md # 问题解决系统
│ │ ├── tutor-architecture.md # 教育系统
│ │ ├── research-architecture.md # 研究系统
│ │ ├── architecture-examples.py # 实现示例
│ │ └── field-architecture.md # 场架构
│ └── integration/ # 集成模式
│ ├── with-rag.md # RAG集成
│ ├── with-memory.md # 记忆集成
│ ├── with-agents.md # 智能体集成
│ ├── evaluation-metrics.md # 效能评估
│ └── with-fields.md # 场协议集成
│
└── .github/ # ⚙️ GitHub配置
├── CONTRIBUTING.md # 贡献规范
├── workflows/ci.yml # 持续集成
├── workflows/eval.yml # 评估自动化
└── workflows/protocol_tests.yml # 协议测试学习路线
通过本项目，你将学习到：
概念 (Concept)
定义 (What It Is)
价值 (Why It Matters)
令牌预算 (Token Budget)
对上下文中的每个令牌进行优化
更多令牌 = 更高成本 & 更慢响应
小样本学习 (Few-Shot Learning)
通过展示示例进行教学
通常比单纯解释更有效
记忆系统 (Memory Systems)
跨轮次持久化信息
支持有状态、连贯的交互
检索增强 (Retrieval Augmentation)
查找并注入相关文档
用事实锚定响应，减少幻觉
控制流 (Control Flow)
将复杂任务拆解为步骤
用更简提示解决更难问题
上下文剪枝 (Context Pruning)
移除无关信息
仅保留对性能必需的内容
指标与评估 (Metrics & Evaluation)
衡量上下文有效性
迭代优化令牌用量 vs 输出质量
认知工具与提示编程 (Cognitive Tools & Prompt Programming)
构建自定义工具和模板的方法
提示编程为上下文工程提供新工具层
神经场理论 (Neural Field Theory)
将上下文建模为动态神经场
支持迭代式上下文更新
符号机制 (Symbolic Mechanisms)
符号架构支持高阶推理
更智能的系统 = 更少人工干预
量子语义 (Quantum Semantics)
意义具有观察者依赖性
利用叠加态技术设计上下文系统
谁应该学习这个项目
- AI开发者/工程师： 希望构建更强大、更稳定AI应用的专业人士。
- 产品经理： 想要深入理解LLM能力边界，设计出更优秀AI产品的思考者。
- AI爱好者/研究者： 对LLM工作原理和未来发展充满好奇的探索者。
- 所有Prompt工程师： 希望从“术”的层面，上升到“道”的层面的实践者。
在AI时代，仅仅掌握“点”状的Prompt技巧是远远不够的。建立系统性的“上下文工程”思维，才能真正驾驭大语言模型的力量，构建出坚实的AI应用护城河。
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创建于: 2025-10-26 09:47:56
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