文章核心观点 - 上下文工程是一个持续30年的进化过程，其本质是通过熵减少来弥合人机之间的认知鸿沟[3][11][16] - 上下文工程正从Era 1.0的传感器时代、Era 2.0的智能助手时代，向Era 3.0的流畅协作时代演进，最终可能进入AI超越人类的Era 4.0[12][18][62] - 在大模型时代，系统化的上下文工程框架包含三个正交维度：上下文收集、上下文管理和上下文使用[37] - 在AI时代，人的身份可能被重新定义为由无数数据、记录和互动上下文构成的总和[1][62][68] 上下文工程的本质与定义 - 上下文工程被精准定义为一种熵减少过程，旨在弥合人类与机器之间的认知鸿沟[16] - 该过程通过收集、管理和使用上下文信息，将高熵的人类意图和环境状态预处理为机器可理解的低熵表示[16] - 其本质不是简单翻译，而是预消化，类似于把牛排切碎嚼烂以降低婴儿吞咽的处理难度[16] - 早在1994年就已提出相关概念，2001年Anind Dey的定义至今仍是黄金标准[8][9][26] 上下文工程的历史演化 - Era 1.0（1990s-2020）为传感器时代，机器只能执行预设的if-then规则，需要人类将意图分解为原子操作[21][23][24] - Era 2.0（2020-现在）为智能助手时代，以GPT-3发布为分水岭，机器从状态机进化成了理解者[27][28][29] - Era 3.0将实现流畅协作，交互变得完全自然，AI成为用户的认知延伸而非外部工具[58][59][60] - Era 4.0可能出现认知倒置，AI在某些任务上超越普通人类，从人教机器转变为机器引导人[62] 上下文工程2.0框架 - 框架包含三个正交维度：Context Collection（收集）× Context Management（管理）× Context Usage（使用）[37] - 收集维度关注如何从多设备、多模态来源获取有价值的上下文信息[38][39] - 管理维度涉及存储和组织原始信息，采用分层记忆架构、子代理隔离等策略让上下文更好利用[43][45] - 使用维度涵盖从被动响应到主动协作的演进，最终实现流畅的人机共生[56][58][60] 技术演进与能力突破 - Era 2.0实现了感知升级，从单一传感器到多模态融合，机器可以看懂图片、听懂语音、读懂文档[30] - 高熵上下文消费能力提升，机器从只处理结构化数据进化到能直接消化原始信息[31][32][33] - 交互模式从被动响应进化到主动协作，系统能理解用户目标并帮助达成，而不仅仅是感知状态[35][36] - 随着上下文窗口扩大，工程重点变为如何精选和组织信息，这催生了Prompt Engineering等新方法[36] 行业影响与未来展望 - 每次认知鸿沟缩小都会引发三重连锁反应：交互界面革命、上下文容量扩张和工程范式转移[20] - 下一个Interface Revolution正在酝酿，设计出最佳上下文容器的开发者将定义新时代交互范式[66][67] - 研究者需要解决评估上下文质量、平衡隐私与效用、设计伦理框架等未解之谜[65] - 未来组织可能保留离职员工的上下文表示，用于咨询、模拟和协作，形成数字化的个体[62]