日期：2025-07-14 12:33:51
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你有没有感觉，跟AI对话就像在拆盲盒？顺的时候，它引经据典，惊才绝艳；拧巴的时候，它胡说八道，让你血压飙升。
你把这归咎于自己的提示词写得不够好，于是，你像个炼丹师，反复调整“咒语”，希望能炼出“仙丹”。
你有没有想过，自己可能一直在用“错误”的方式努力？
问题的根源，或许根本不在于你那句“咒语”，而在于AI所处的那个空空如也的“毛坯房”。如果你只给AI一句指令，却没给它地图、工具箱和背景资料，那它再聪明，也只能在黑暗中乱撞。
忘掉网上那些“魔法提示词”吧，今天我们来聊点更有用的东西——上下文工程（Context Engineering）。
从“提词师”到“总设计师”：上下文工程到底是什么？
假设你要请一位世界顶级的建筑大师为你设计房子。
提示工程（Prompt Engineering），就像你对大师说：“我想要个漂亮的房子。” 这句话就是你的提示。如果你说得更具体，比如“我想要个带有落地窗和开放式厨房的现代简约风别墅”，大师就越可能理解你的意图。
展开剩余84%在这个过程中，你像个“提词师”，试图用最精妙的语言来影响大师的创作。
但这远远不够。
上下文工程（Context Engineering），则完全是另一套玩法。你不再只是“说”，而是直接递给大师一个项目文件夹。
这个文件夹里可能装着：
你的家庭成员构成和生活习惯（用户画像）
当地的建筑法规和气候报告（规则与约束）
你收藏的各种建筑风格照片（成功案例）
一块已经完成地质勘探的土地，附带详细的土壤报告（实时数据）
一支顶级施工队的联系方式和报价单（可用的工具/API）
你的家庭成员构成和生活习惯（用户画像）
当地的建筑法规和气候报告（规则与约束）
你收藏的各种建筑风格照片（成功案例）
一块已经完成地质勘探的土地，附带详细的土壤报告（实时数据）
一支顶级施工队的联系方式和报价单（可用的工具/API）
现在你觉得，哪种方式能让大师的作品，更接近你的梦想之家？答案不言而喻。
上下文工程，就是为AI精心设计并搭建这个“项目文件夹”的艺术和科学。
它是一门系统性的学科，专注于为AI提供完成任务所需的一切背景信息、规则、工具和实时数据，并以一种最利于它理解的结构化方式呈现出来。
它的焦点，不再是那个孤立的“提示”，而是AI做出响应前，其所处的整个信息环境——也就是“上下文（Context）”。
上下文工程的8大构成要素
提示工程 vs 上下文工程
很多人会误以为，上下文工程只是提示工程的“豪华升级版”。这种理解，好比说建筑学只是“砌砖Plus”，完全忽视了其核心的质变。
提示工程，是“点的艺术”。它的核心在于“遣词造句”，目标是优化那个单一的、发送给AI的指令字符串。
上下文工程，是“面的系统”。它的核心在于“信息架构”，目标是设计一个能动态供给信息的系统。
打个更形象的比方：提示工程师像是在教一个演员说好某句关键台词；而上下文工程师则是在为这位演员搭建整个舞台、编写整部剧本，并随时通过提词器给出最新的指示。最终让演员一举成名的，究竟是那句台词本身，还是整个舞台和剧本所赋予的能量？
微软CEO纳德拉在阐述其Copilot产品的理念时，反复强调一个词：“grounding”（接地气）。
他指出， AI助手的价值，取决于它能在多大程度上利用你当前的上下文——你正在写的邮件、你正在分析的报表、你即将参加的会议。
这种“接地气”的能力，本质上就是上下文工程的胜利。它将AI从一个“什么都略懂，但什么都不真懂”的“懂王”，变成了一个真正能融入你工作流的“博士生私人助理”。
为什么说，未来属于上下文工程师？
如果说提示工程是AI时代的“入场券”，那么上下文工程就是“头等舱的机票”。后者之所以重要得多，原因有三：
首先，AI的瓶颈已从“智商”转向“信息”。
随着Gork 4、Gemini等模型的迭代，大型语言模型的通用推理能力已达到惊人高度。
很多时候，AI犯错不再因为它“笨”，而是因为它“不知道”。好比一位再聪明的大侦探，没有线索也破不了案。
AI应用的失败，正越来越多地表现为 “上下文失败”（Context Failure）。未来，决定一个AI应用是“神器”还是“鸡肋”的，不再是模型本身，而是它能接触到的上下文的质量和广度。
其次，上下文窗口的“军备竞赛”，为上下文工程铺平了跑道。
早期的模型只能处理几千个词的上下文，像一条只有几分钟记忆的金鱼。而现在，我们有了能处理超过一百万个词（相当于一部《红楼梦》的体量）的上下文窗口。
这在技术上为构建复杂、有状态、能长期记忆的AI应用打开了闸门。暴增的上下文窗口，就是为上下文工程师准备的广阔舞台。
最后，真实世界的商业应用，需要的是“系统”而非“技巧”。
一个有趣的聊天机器人，或许能通过精妙的提示实现。但一个能处理银行风控、审核企业法务合同、管理供应链数据的企业级AI，绝不可能只靠几个提示词就稳定运行。它需要一个严谨、可靠、可扩展的系统来持续供给和管理上下文。
那些率先掌握上下文工程能力的企业，将构建起难以逾越的“护城河”。
正如Y Combinator的掌门人、著名投资人丹尼尔·格罗斯（Daniel Gross）所观察到的，真正有价值的AI代理（Agent），其核心竞争力都在于它们 如何与外部世界的数据和工具进行交互——这正是上下文工程的用武之地。
你的位置在哪里？
对“提示词”的迷恋正在退潮，而对“上下文”的深刻理解正在成为新的核心竞争力。
这也不仅仅是工程师和产品经理需要关心的事情。无论你是市场营销人员、内容创作者、金融分析师还是律师，你与AI协作的深度和广度，都将取决于你为其提供上下文的能力。
所以，下回再碰到AI“犯傻”的时候，别再执着于修改那句“咒语”了。
试着退后一步，问问自己：
我为它搭建了一个怎样的“房间”？
这个房间里，有它完成任务所需要的所有信息和工具吗？
我是否用最清晰的结构，把这些东西交给了它？
我为它搭建了一个怎样的“房间”？
这个房间里，有它完成任务所需要的所有信息和工具吗？
我是否用最清晰的结构，把这些东西交给了它？
当你开始像一位“首席设计师”一样思考，而不是一个“提词师”时，你就已经走在99%的人前面了。
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