@DanKornas：如果你真的想构建能够投入生产的多智能体系统，仅仅有更好的提示是不够的。一个能力…

如果你认真考虑构建能在生产中存活的多智能体系统，更好的提示词是不够的。

一个强大的模型仍然可能存在于脆弱的系统中。上下文传递给了错误的智能体，检索返回了未引用的事实，记忆携带过时的状态向前推进，而且没人能解释最终的答案。

Denis Rothman 所著的《Context Engineering for Multi-Agent Systems》解决了这个系统问题。

这本 396 页的书构建了一个上下文引擎（Context Engine）：一种透明的多智能体架构，其中上下文、角色、检索、验证、策略和追踪都是一等组件。

你将学习和应用的内容：

• 语义蓝图：在模型开始工作前，结构化目标、角色、约束和输出。
• MCP 编排：通过清晰的消息、验证和错误处理来协调专业智能体。
• 双 RAG：通过分离的路径检索操作指令和事实知识。
• 玻璃盒执行：追踪计划、检索、智能体交接和失败，而不是猜测哪里出了问题。
• 上下文缩减：压缩中间状态以控制 token 使用、延迟和上下文过载。
• 可验证 RAG：保留引用、清理输入，并防御提示注入和中毒数据。
• 生产架构：添加模块化组件、日志、审核、策略控制、人工升级和可观测性。

配套仓库包含每章的 Python 笔记本，因此你可以分阶段构建系统，然后将一个工作流适配到你自己的技术栈。

底线：这本书为 AI 工程师提供了一条从提示词集合转向可检查、调试、保护和操作系统的实用路径。

感谢 @PacktPublishing 的合作，以及 Denis Rothman 让上下文工程变得足够具体以进行构建。

在此处获取您的副本：https://packt.link/ContextEngineering