在AI代理系统的开发过程中，上下文工程已成为决定系统性能的关键技术。上下文工程本质上是在为AI系统分配任务之前建立合适的执行环境，这个环境需要包含明确的行为指令（如配置AI充当专业的预算旅行顾问）、来自数据库、文档或实时数据源的有用信息访问权限、对历史对话的记忆能力以避免信息重复或遗忘、可供AI调用的工具集（计算器、搜索引擎等功能组件），以及用户的个性化信息（偏好设置、地理位置等关键细节）。
当前AI工程领域正在经历从提示工程向上下文工程的重要转变，这种转变的核心驱动力在于上下文工程能够为AI系统提供更恰当的背景信息和工具支持，从而显著提升其回应的智能化程度和实用价值。
本文将深入探讨如何运用LangChain和LangGraph这两个构建AI代理、RAG应用和LLM应用的核心工具，系统性地实现上下文工程技术，以实现AI代理性能的全面优化。
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