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上下文工程正在成为AI应用开发中最重要的工程discipline。不同于调prompt的小技巧，它是一套系统性方法论，解决的核心问题是：如何在有限的上下文窗口内，最大化模型对任务的理解和执行能力。
同样是串行，USB为什么比RS-232快五万倍？考试要背的总线概念，在真实世界里意味着什么？本文从总线的前世今生，拆解计算机通信的底层逻辑。
2025年，AI行业模型能力爆炸式提升，但开发者焦虑也在加剧。本文揭示当AI模型变得不再稀缺时，什么能力开始变得值钱，以及开发者如何在智能化浪潮中重新找到自己的不可替代位置。
当 AI Agent 开始调用工具、跨会话记忆用户偏好时，上下文工程成为决定用户体验天花板的关键技术。本文深入解析上下文工程的三大核心问题与解法。
从上下文窗口到外部知识检索，深度解析 AI Agent 记忆系统的三层架构，探讨为什么记忆是区分真正 Agent 和高级聊天机器人 的分水岭。
从上下文窗口的物理限制，到按需获取外部记忆的协议层解耦——Anthropic 主导的 Context Engineering 和 MCP 正在重新定义 AI 应用的开发范式。本文深入解析这一趋势对 AI 编程和 Agent 架构的深远影响。
当大模型上下文窗口越来越大，AI Agent 却依然面临记忆稀释、幻觉召回和资源约束的困境。本文深入分析问题根源，并提供七种经过验证的上下文工程策略。
当大模型的上下文窗口越来越大，Agent的记忆问题却愈发尖锐。本文深入分析了RAG、记忆分层、逐步压缩等主流方案的局限，并提出主动上下文管理、元认知层等突破方向。
2026年，AI Agent正从1.0向2.0进化——从预设工作流走向目标驱动，从失忆到持续记忆，从单兵作战到多Agent协作。本文深度分析这场变革的核心技术方向与工程现实挑战。