2025还在学提示词？现在进化到「上下文工程」了，重塑AI应用开发的新范式

你是不是也觉得，现在做个AI应用，就是找个大模型“套个壳”，然后天天琢磨怎么写“魔法提示词”？

如果你还这么想，那可能要被时代甩在身后了。

最近，圈子里的大佬们，比如Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监），都在反复强调一个新概念：上下文工程 (Context Engineering)。简单来说，决定一个AI应用牛不牛的关键，已经不是“你怎么问”，而是“你给AI喂了什么料”。

这套“喂料”的学问，就是我们今天要深挖的上下文工程。它可比写几句提示词复杂多了，也是决定你的AI应用是“小玩具”还是“生产力工具”的分水岭。

下图就是我根据上下文工程的核心逻辑，画出的一个AI智能体（Agent）信息流转的框架图。看完这篇文章，你就能明白这张图背后的“科学”。

一、什么是上下文工程？其核心要素为何？

很多人一听“上下文工程”，可能觉得又是啥高大上的新名词。别怕，我们用一个接地气的比喻来理解。

想象一下，大模型（LLM）就像一个顶级大厨，而上下文工程就是为他准备好所有食材、工具和菜谱。

• 提示词是他的角色扮演指南；
• 知识库是他烹饪的原材料；
• 执行环境则是他的厨房。

上下文工程的核心在于，通过精心设计和管理这些“食材”，让大模型输出的结果更可靠、更高效。

二、构建AI智能体的核心原则

1. 角色扮演与知识限制

给AI设定清晰的角色（比如客服、医生或程序员），并限定其使用的知识范围，避免回答错误或越界。

2. 执行环境的安全性

在沙盒环境中运行代码或其他操作，防止对主系统造成干扰或破坏。

三、上下文工程的关键策略

1. 海量上下文的整合

结合用户的搜索记录、地理位置、天气信息等多维度数据，让AI输出更精准。

2. 动态上下文更新

根据实时反馈调整提示词和知识库，确保AI始终“与时俱进”。

四、落地为王：上下文工程在各行业的应用案例

1. 电子商务

• 智能推荐：结合用户搜索记录、地理位置和社交媒体热点，精准推送商品。
• 客服自动化：通过限定产品手册和政策，让AI客服更专业可靠。

2. 医疗保健

• 辅助诊断：整合患者病史、症状、医学研究和流行病数据，帮助医生做出更精准的判断。

3. 软件开发

• AI编程：分析整个项目的文件结构、依赖库和已有函数，提供最靠谱的代码建议。

以上，

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