让模型能够连接到应用程序提供的外部工具和系统，从而获取数据、执行操作或参与更复杂的工作流让模型能够连接到应用程序提供的外部工具和系统，从而获取数据、执行操作或参与更复杂的工作流
LLM，即 Large Language Model，本质上是一类通过大规模数据训练得到的神经网络模型
针对大语言模型的能力特点，对输入指令、上下文、示例、约束和输出格式进行系统化设计，以提高模型输出质量、稳定性和可控性的工程方法
让 LLM 的输出不仅“语义正确”，还必须符合应用程序定义的数据结构。
Context Engineering 可以被理解为一种围绕 LLM 工作记忆构建的软件工程方法：系统动态地从指令、用户输入、历史对话、长期记忆、知识库、工具结果、环境状态、任务状态和外部系统中选择信息，并将这些信息组织成当前模型完成下一步任务所需要的最小充分上下文