Context Engineering上下文工程实战：AWS Bedrock智能体优化指南

随着大语言模型从文本生成工具演进为具备自主决策能力的智能体（Agent），上下文管理的复杂度正经历指数级跃升。传统对话系统仅需维护简单的消息历史，而现代Agentic AI需要同时管理工具定义、执行轨迹、推理链条以及多Agent协作状态。这种根本性变化催生了上下文工程（Context Engineering）这一新兴技术方法论。

上下文在Agentic AI中的范式转变

从无状态模型到复杂上下文生态

理解上下文工程的前提是认识到大语言模型本质上是无状态推理引擎。模型不会主动保存对话历史或系统设定，这些信息完全依赖应用层维护并在每次请求时传递。从架构视角看，传统聊天应用的上下文管理相对简单：以会话级数据结构存储有序消息队列，每条消息包含角色标识与内容。

当场景演进到Agentic AI时，上下文结构发生质变。单Agent架构需要新增以下关键模块：

• 工具定义集成：Agent需明确可调用工具及其调用规范
• 工具调用历史：完整记录每次调用的请求参数与返回结果
• 推理链存储：支持多步骤思考过程的持久化
• 任务分解轨迹：复杂任务的子任务执行记录

上下文增长的量化分析

以实际场景量化这种增长：假设Agent将任务分解为10个子任务，每个子任务需要2次工具调用。这将产生41条新增上下文记录——1条初始任务分解思考，加上10个子任务各4条记录（工具调用请求与返回各2次）。在多Agent系统中，每个Agent都持有完整上下文模块，且需要共享协作状态，导致总量呈倍增关系。

上下文管理的核心挑战

基于我在企业级Agent项目中的实践经验，上下文管理面临四大关键挑战：

模型上下文窗口的物理限制

即使支持超长上下文的模型（如Claude的200K tokens），处理500页PDF文档时仍可能突破容量上限。代码助手、文档助手类Agent若不加控制，极易触发此限制。我的建议是在架构设计阶段就引入分层上下文策略，区分核心上下文与可检索上下文。

成本压力的累积效应

大模型定价与token消耗直接挂钩。在高频交互场景下，过长上下文导致的成本累积不可忽视。根据实测数据，未经优化的多轮Agent对话，单次请求成本可能是优化后的3-5倍。

个性化偏好的持久化需求

用户多次访问时，如何在降低冗余的同时保存历史偏好，需要更智能的上下文管理策略。这涉及长期记忆与工作记忆的分离设计。

性能与准确率的隐性下降

这是最容易被忽视的问题。过长上下文不仅降低响应速度，还会引发“Lost in the Middle”现象——模型在海量信息中迷失，无法准确捕捉关键内容，导致推理准确性显著下降。

上下文工程的定义与核心价值

上下文工程被定义为：通过动态管理输入到LLM上下文窗口的信息，优化其推理和决策能力的技术框架。其核心目标是解决传统Prompt Engineering的局限性，在精准填充上下文窗口的同时实现降本增效。

与Prompt Engineering的本质区别

传统Prompt Engineering通过静态字符串输入，无法处理实时数据、历史状态、工具接口等动态多源信息，侧重单次输出优化。相比之下，上下文工程具有以下特征：

• 将上下文视为动态结构化组件集合
• 通过显式记忆管理和模块化组合构建健壮系统
• 关注信息流的全生命周期管理：获取、过滤、存储、检索、组装

上下文优化器的设计理念

理想的上下文工程实现应包含上下文优化器（Context Optimizer）组件。在Agent平均50步的执行过程中，优化器持续动态调整上下文，确保每一步都是综合成本、效率、准确性后的最优选择。当前主要以工程化实现为主，未来演进方向是模型驱动的优化器，能够自主决策：

• 是否进行压缩及采用何种压缩策略
• 丢弃哪些内容、存储为记忆
• 何时进行记忆回填

上下文工程的三大构成要素

上下文工程由输入、记忆和输出三大部分组成，形成完整的信息流闭环：

输入层设计

输入层负责汇聚系统指令、外部知识检索结果、用户查询等多源信息。在AWS Bedrock AgentCore架构中，可通过Knowledge Bases实现RAG检索增强，确保Agent获取任务所需的精准上下文。

记忆层架构

记忆层是上下文工程的核心，需要区分：

• 工作记忆：当前会话的短期上下文
• 长期记忆：跨会话持久化的用户偏好与历史知识
• 外部记忆：通过向量数据库等存储的可检索内容

输出层优化

输出层不仅负责生成响应，还需要将执行结果反馈至记忆层，形成闭环更新机制。

AWS技术栈的实践建议

基于AWS Bedrock AgentCore与Strands Agents构建上下文工程体系时，建议采用以下架构模式：

# 上下文优化器的概念性实现
class ContextOptimizer:
    def __init__(self, max_tokens=100000):
        self.max_tokens = max_tokens
        self.compression_threshold = 0.7
    
    def optimize(self, context_items, task_goal):
        # 计算当前上下文token占用
        current_usage = self.calculate_tokens(context_items)
        
        if current_usage > self.max_tokens * self.compression_threshold:
            # 触发压缩策略
            context_items = self.compress(context_items, task_goal)
            # 将低优先级内容外置到向量存储
            self.offload_to_memory(context_items)
        
        return self.assemble_context(context_items)

在实际部署中，建议结合Amazon OpenSearch Serverless作为向量存储后端，利用其自动扩缩容能力应对上下文检索的弹性需求。同时，通过Amazon DynamoDB管理会话状态与长期记忆的元数据索引。

性能与成本的平衡策略

根据项目实践，以下策略能有效平衡性能与成本：

• 分层缓存：高频访问的上下文片段使用ElastiCache加速
• 渐进式加载：仅在需要时检索详细上下文，避免预加载全量数据
• 智能摘要：对历史工具调用结果进行摘要压缩，保留关键信息
• 上下文窗口监控：通过CloudWatch自定义指标追踪token使用趋势