这些来源广泛探讨了上下文工程，将其定义为一种超越传统提示工程的先进实践，旨在为大型语言模型（LLM）提供准确且优化的信息。这些文本强调，LLM的性能和可靠性高度依赖于高质量的上下文，这包括指令、用户输入、结构化数据、工具定义、检索增强生成（RAG）以及内存管理。文章和视频解释了编写、选择、压缩和隔离上下文等关键策略，并讨论了这些方法如何解决因上下文过长导致的幻觉、混淆和效率低下等问题。最终，这些资料将上下文工程定位为构建可靠和高效的AI代理的关键技能，特别是针对更复杂、多步骤的AI应用。