上下文工程：大模型应用上下文管理的架构艺术
深入探讨大语言模型应用中的上下文工程方法论：从系统提示词设计到RAG检索增强，从多轮对话记忆到工具调用上下文注入，全面解析上下文管理的核心原则、架构模式和实践策略。
上下文工程
2026年9月观察：AI从"技术变量"变为"经济变量"——外滩大会揭示智能体新经济范式
2026年外滩大会以"共创AI新经济"为主题，标志着AI产业正在完成一次根本性转变：AI不再是实验室里的技术竞赛，而是成为驱动经济增长的核心变量。从Agent成为交易主体、到Token工厂基础设施成型、再到智能体工程三阶段（提示词工程→上下文工程→驾驭工程）的体系化演进，2026年9月，AI第一次真正从"一个更快的工具"变成"一个新的经济物种"。
"Loop Engineering：当开发者停止提示AI，开始设计AI的自我循环"
从"提示AI做事"到"设计AI自我循环运转"——2026年AI原生软件工程的核心范式转变。Google Cloud工程师Addy Osmani定义的Loop Engineering如何重塑开发者角色，以及它如何成为继RAG、Agent之后的下一个AI工程关键概念。
AI Agent 上下文工程实战：从上下文腐烂到 Compaction、Offloading 与多智能体隔离
过去两年，业界对 AI Agent 的注意力几乎全部集中在"模型够不够强"和"工具够不够多"上。但真正把 Agent 从 demo 推到生产环境的人都会撞上同一堵墙：任务跑得越久，Agent 越笨。
