后来出现了上下文工程（Context Engineering），听着像提示工程的 “无聊亲戚”—— 直到你发现，它才是让一切能规模化落地的核心。
上下文工程，它和提示工程又有什么关联和区别呢？
两者本质
提示工程
就是写一段巧妙的提示词，盼着模型能 “get 到点”。本质上是设计一次性指令，比如 “你是 X 领域专家，像 Z 那样做 Y”。你调整措辞、格式，或许加几个示例，完事。这是在记忆、嵌入、检索、函数调用这些工具出现前的无奈之举，现在依然有用 —— 尤其适合创意任务或一次性对话。
上下文工程
这就深多了。不只是写提示词，而是设计模型运行的整个 “心智世界”。
包括模型能看到什么（文档、历史对话、示例、摘要）、怎么看（结构化还是杂乱的）、何时看（动态注入、静态固定、基于记忆）。
你要考虑的是 tokens，不只是指令：系统提示、记忆槽、工具输出、历史窗口，都在其范畴内。
上下文工程不止于提示词设计 —— 它构建了整个对话的框架。
核心目的
提示工程：通过一段提示获取特定回应，通常是一次性的
上下文工程：确保模型在不同会话、用户和复杂场景中持续稳定输出。
应用场景
提示工程：
文案变体生成
“写一条像某某风格的推文”
一次性代码生成
吸睛的演示案例
上下文工程：
带记忆功能的大语言模型代理（LLM agents）
不胡编乱造的客服机器人
多轮对话流程
需要可预测性的生产系统
谁是谁的子集？
是的，提示工程是上下文工程的子集，而非反之。打个比方：
提示工程关注 “某一刻该对模型说什么”；
上下文工程关注 “说的时候模型已知什么 —— 以及为什么它该在意这些信息”
上下文工程如何助力提示工程？
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保护你的提示词：就算写出完美指令，若被埋在 12,000 个 tokens 后面，夹在三个 FAQ 和一堆 JSON 代码中间，也毫无意义。 -
围绕提示词构建结构：记忆、检索、系统提示 —— 所有元素都为提示词的清晰度和优先级服务。 -
应对规模化：无需为每个变体重复设计提示词，只需注入能适配不同用户 / 任务的结构化上下文。 -
管理约束： tokens 限制、延迟、成本？上下文工程决定该保留什么、舍弃什么。
其他对比维度
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两者都要，但权重不同。
提示工程是起点，是让大语言模型听话的快速方式；
上下文工程是规模化的关键，是可靠大语言模型系统背后的真正设计工作。
提示工程能让你得到第一个优质输出；
上下文工程能确保第 1000 个输出依然优质。
上下文工程的核心价值与行业影响
1. 从 “被动响应” 到 “主动构建环境”：AI 系统设计的范式转移
传统的大语言模型应用依赖 “用户输入→模型输出” 的被动模式，性能受限于单次提示的质量。上下文工程则将 AI 系统升级为 “环境构建者”—— 通过动态整合记忆、检索、工具等多源信息，为模型打造 “认知地基”。这种转变的核心价值在于：让模型从 “猜用户需求” 变为 “基于充分信息响应需求”，从根本上减少幻觉、提升可靠性。
例如，法律 AI 若仅靠 “解释合同法” 的提示词，可能遗漏关键判例；而通过上下文工程实时注入 “相关判例 + 用户案件细节”，输出的法律建议会更精准 —— 这正是 “环境决定智能表现” 的体现。
2. 技术体系的底层逻辑：解决大语言模型的 “固有局限”
大语言模型存在两大核心局限：上下文窗口有限（令牌数约束）和知识固定（训练数据截止后无法更新）。上下文工程的技术体系正是围绕这两点展开：
针对 “上下文窗口有限”：通过压缩（摘要）、结构化（表格 / JSON）、排序（优先级）等技术，在有限空间内最大化信息密度。例如，将 10 轮对话压缩为 “用户核心诉求 + 历史解决方案”，既节省令牌，又保留关键信息。
针对 “知识固定”：通过动态检索（RAG）和工具调用，让模型实时获取外部知识（如最新法规、用户数据），突破 “训练数据过时” 的限制。例如，电商客服 AI 通过检索 “实时库存 + 用户购买记录”，可准确回答 “商品是否有货”，而无需依赖过时的训练数据。
3. 与提示工程的本质区别：从 “点式优化” 到 “系统性设计”
提示工程是 “点式优化”—— 聚焦单次提示的措辞（如 “如何写更清晰的指令”），适用于简单、短期任务；上下文工程是 “系统性设计”—— 构建覆盖 “信息来源、结构、更新、交互” 的全链路框架，适用于复杂、长期任务（如多轮对话的客服机器人、需要记忆的教育代理）。
这种区别类似 “写一封好邮件”（提示工程）与 “设计一套邮件自动回复系统”（上下文工程）：前者靠文字技巧，后者靠架构设计。
4. 行业影响：降低 AI 应用的技术门槛与成本
微调大语言模型需大量标注数据和计算资源，成本高昂，且仅适用于头部企业；上下文工程通过 “零样本 / 少样本学习 + 动态检索”，让普通企业也能在专业领域实现高性能 AI 应用。
例如，小型律所无需微调模型，只需通过上下文工程构建 “法律条文 + 判例” 的 RAG 系统，即可让通用模型表现得像专业法律助手 —— 这极大降低了 AI 落地的技术和资金门槛。
5. 未来方向：从 “人工设计” 到 “模型自优化”
“模型感知的上下文适应” 和 “自反思代理”，预示着上下文工程将从 “人工设计上下文” 进化为 “模型自主管理上下文”。例如，未来的 AI 代理可能会自动判断 “当前上下文是否足够”，主动请求补充信息；或在输出前检查 “上下文是否包含错误”，自我修正。这种 “自优化” 能力将进一步释放大语言模型的潜力，使其从 “工具” 升级为真正的 “智能代理”。
综上，上下文工程不仅是一种技术手段，更是大语言模型时代的 “系统设计哲学”——它让 AI 的智能不再依赖 “天生的模型能力”，而取决于 “后天构建的上下文环境”。这种理念的普及，将重塑 AI 应用的开发方式和落地效果。
转自：前海未来实验室