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吉安手机网站建设,做热饮店网站,cn域名的网站,苏州做网站设计Google发布《Context Engineering: Sessions, Memory》白皮书#xff0c;宣告AI开发从Prompt Engineering进入Context Engineering时代。Context Engineering旨在解决LLM无状态问题#xff0c;通过Session管理即时上下文和Memory构建长期知识#xff0c;使AI具备…Google发布《Context Engineering: Sessions, Memory》白皮书宣告AI开发从Prompt Engineering进入Context Engineering时代。Context Engineering旨在解决LLM无状态问题通过Session管理即时上下文和Memory构建长期知识使AI具备连贯对话、理解用户偏好和跨会话理解能力。文章详解了Context Engineering的生命周期、核心架构、Memory与RAG的区别以及生产环境落地注意事项强调未来AI竞争将比拼Context Engineering的细致程度使Agent从回答问题的机器进化为真正懂你的伙伴。11月Google 发布了一份重磅白皮书《Context Engineering: Sessions, Memory》正式宣告 AI 开发从“Prompt Engineering”----提示词工程时代跨入“Context Engineering”—上下文工程时代。如果说 Prompt Engineering 是提示 AI怎么说话那么 Context Engineering 就是赋予 AI长期记忆****和个性化灵魂。今天我们就来深度拆解这份白皮书看看 Google 是如何设计企业级 Agent 记忆架构的。先来看一个问题为什么所有 AI Agent 都逃不过“上下文工程”我们知道大模型天生是无状态的。每次调用模型就是一张白纸不记得你是谁不记得你刚刚说过什么不记得任务进度不会形成知识沉淀更不会“跨会话理解你”。但一个真正能工作的 AI Agent需要连续对话需要理解任务上下文、记住用户偏好需要形成长期知识需要存工具调用状态能复用过往经验。这就是Context Engineering上下文工程出现的理由。 白皮书明确提出让LLM从“无状态”变成“有状态”不是模型问题而是工程问题。那么 什么是 Context EngineeringGoogle 在白皮书中提出了一个比喻Context Engineering 就像是大厨烹饪前的“备料”。过去我们做开发往往只关注 Prompt----就像是菜谱告诉模型要做什么。而**Context 就像是配料----**只要你把最优质的食材用户画像、历史记忆、当前任务状态清洗、切好、摆在模型面前即使是一个普通厨师也能做出一道好菜。**Context Engineering 的核心定义是**动态地组装和管理信息。它不仅仅是拼接字符串而是根据当前的用户、对话历史和外部数据策略性地选择、压缩和注入信息最大化相关性最小化噪声。Context Engineering的生命周期解释一下这张图。Fetch Context----获取上下文Agent 首先检索上下文——例如用户记忆、RAG 文档和最近的对话事件。对于动态上下文检索Agent 会利用用户的查询和其他元数据来识别需要检索哪些信息。Prepare Context----准备上下文Agent 框架动态构建用于 LLM 调用的完整提示词。虽然单独的 API 调用可能是异步的但“准备上下文”是一个阻塞的、“热路径”过程。在上下文准备好之前Agent 无法继续下一步。InvokeLLMand Tools----调用 LLM 和工具Agent 迭代地调用 LLM 和任何必要的工具直到生成给用户的最终响应。工具和模型的输出会被追加到上下文中。Upload Context----上传上下文在本轮对话中收集到的新信息会被上传到持久化存储中。这通常是一个“后台”过程允许 Agent 在异步进行记忆整合或其他后处理时先完成当前的执行任务。Context Engineering的核心架构Session 与 Memory 的“双脑”机制很多开发者容易混淆会话历史和记忆。Google 明确将它们划分为两个截然不同的系统Session 和 Memory。Session你的临时工作台----即时上下文Session 是短期的、易逝的是“正在发生的一切”包括当前轮对话内容工具调用与结果Agent 中间步骤推理链路当前任务进度等等。随着对话变长Token 成本激增模型注意力变分散响应变慢。Google 的解法是用压缩策略。不把整个 Session 喂给模型而是使用滑动窗口----只看最近 N 轮对话或用递归摘要----把旧对话总结成一段话。Memory长期知识Memory 是长期的、整理过的知识它是从 Session 中提取、清洗后的高价值信息。很关键的一点Session 是为了保证对话的连贯性而 Memory 是为了实现跨会话的个性化。Memory 的难点不在存储而在“抽取与整合”一个可用的 Memory pipeline需要完成三件事**先Extraction----抽取**从 Session 里提炼关键点包括用户偏好用户事实任务状态agent 经验可重复利用的信息等等是选择性提取不是全量复制。**再Consolidation----整合**包括去重合并冲突解决分级记忆衰减等等这是 Memory 管线最复杂的部分。**再Storage----存储**可以是文本JSONVectorKey-valueGraph。下面这张图便是Memory抽取、整合、存储的pipeline。Memory vs RAG两个完全不同的概念被混为一谈了太久很多人以为 RAG 就是Memory其实不然。白皮书直接给出了行业最清晰的区分。这份白皮书给出了一个非常形象的对比RAG 是“图书馆理员” 它守着一座巨大的图书馆----企业文档、Wiki它的知识是静态的、事实性的它让 Agent 成为领域专家。而Memory 是“私人助理” 它拿着一个小本本跟在用户身后记录用户的喜好、习惯和过去的对话。它的知识是动态的、私密的。它让 Agent 成为懂你的专家。用一张图来展示Agent、Memory、Session与External Knowledge外部知识库/RAG之间的信息流转关系。它是 Context Engineering 核心逻辑的完美可视化。生产环境落地的“生死线”在 Demo 里跑通 Memory 很简单但在生产环境中这份白皮书中强调了几个绝对不能踩的坑Memory 必须是“异步生成”----记忆的生成----Extraction Consolidation非常消耗算力和时间。不要让用户等 这部分工作必须在后台异步进行。用户说完话Agent 立刻回复记忆在后台慢慢生成。**需要做好用户隔离----**Memory 存储的是用户隐私。必须在架构上实现严格的用户隔离。A 用户的记忆绝对不能被 B 用户的 Agent 检索到。这不仅是 Bug更是安全事故。**防止记忆投毒----**小心恶意用户如果用户故意说“我的密码是 123456”或者输入错误的指令试图误导 Agent系统必须有类似Model Armor的层级来清洗和验证写入的数据。未来的 AI 竞争不再仅仅是比拼谁的模型参数更大而是比拼谁的 Context Engineering 做得更细致。只有当 Agent 拥有了连贯的 Session 管理和深度的 Memory 系统它才能从一个“只懂回答问题的机器”进化成一个“真正懂你的伙伴”。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】