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別再沉迷“魔法提示詞”了——真正決定AI輸出質量的，是你為它搭建的“信息房間”。本文把近期AI圈熱議的“上下文工程”翻譯成大白話：與其反復打磨一句話，不如像總設計師那樣，把用戶畫像、規(guī)則、工具、實時數(shù)據(jù)一并打包，做成AI一眼就能看懂的“項目文件夾”。

你有沒有感覺，跟AI對話就像在拆盲盒？順的時候，它引經(jīng)據(jù)典，驚才絕艷；擰巴的時候，它胡說八道，讓你血壓飆升。

你把這歸咎于自己的提示詞寫得不夠好，于是，你像個煉丹師，反復調整“咒語”，希望能煉出“仙丹”。

你有沒有想過，自己可能一直在用“錯誤”的方式努力？

問題的根源，或許根本不在于你那句“咒語”，而在于AI所處的那個空空如也的“毛坯房”。如果你只給AI一句指令，卻沒給它地圖、工具箱和背景資料，那它再聰明，也只能在黑暗中亂撞。

忘掉網(wǎng)上那些“魔法提示詞”吧，今天我們來聊點更有用的東西——上下文工程（Context Engineering）。

從“提詞師”到“總設計師”：上下文工程到底是什么？

假設你要請一位世界頂級的建筑大師為你設計房子。

提示工程（Prompt Engineering），就像你對大師說：“我想要個漂亮的房子?！?這句話就是你的提示。如果你說得更具體，比如“我想要個帶有落地窗和開放式廚房的現(xiàn)代簡約風別墅”，大師就越可能理解你的意圖。

在這個過程中，你像個“提詞師”，試圖用最精妙的語言來影響大師的創(chuàng)作。

但這遠遠不夠。

上下文工程（Context Engineering），則完全是另一套玩法。你不再只是“說”，而是直接遞給大師一個項目文件夾。

這個文件夾里可能裝著：

• 你的家庭成員構成和生活習慣（用戶畫像）
• 當?shù)氐慕ㄖㄒ?guī)和氣候報告（規(guī)則與約束）
• 你收藏的各種建筑風格照片（成功案例）
• 一塊已經(jīng)完成地質勘探的土地，附帶詳細的土壤報告（實時數(shù)據(jù)）
• 一支頂級施工隊的聯(lián)系方式和報價單（可用的工具/API）

現(xiàn)在你覺得，哪種方式能讓大師的作品，更接近你的夢想之家？答案不言而喻。

上下文工程，就是為AI精心設計并搭建這個“項目文件夾”的藝術和科學。

它是一門系統(tǒng)性的學科，專注于為AI提供完成任務所需的一切背景信息、規(guī)則、工具和實時數(shù)據(jù)，并以一種最利于它理解的結構化方式呈現(xiàn)出來。

它的焦點，不再是那個孤立的“提示”，而是AI做出響應前，其所處的整個信息環(huán)境——也就是“上下文（Context）”。

上下文工程的8大構成要素

提示工程 vs 上下文工程

很多人會誤以為，上下文工程只是提示工程的“豪華升級版”。這種理解，好比說建筑學只是“砌磚Plus”，完全忽視了其核心的質變。

提示工程，是“點的藝術”。它的核心在于“遣詞造句”，目標是優(yōu)化那個單一的、發(fā)送給AI的指令字符串。

上下文工程，是“面的系統(tǒng)”。它的核心在于“信息架構”，目標是設計一個能動態(tài)供給信息的系統(tǒng)。

打個更形象的比方：提示工程師像是在教一個演員說好某句關鍵臺詞；而上下文工程師則是在為這位演員搭建整個舞臺、編寫整部劇本，并隨時通過提詞器給出最新的指示。最終讓演員一舉成名的，究竟是那句臺詞本身，還是整個舞臺和劇本所賦予的能量？

微軟CEO納德拉在闡述其Copilot產品的理念時，反復強調一個詞：“grounding”（接地氣）。

他指出，AI助手的價值，取決于它能在多大程度上利用你當前的上下文——你正在寫的郵件、你正在分析的報表、你即將參加的會議。

這種“接地氣”的能力，本質上就是上下文工程的勝利。它將AI從一個“什么都略懂，但什么都不真懂”的“懂王”，變成了一個能融入你工作流的“博士生私人助理”。

為什么說，未來屬于上下文工程師？

如果說提示工程是AI時代的“入場券”，那么上下文工程就是“頭等艙的機票”。后者之所以重要得多，原因有三：

首先，AI的瓶頸已從“智商”轉向“信息”。

隨著Gork 4、Gemini等模型的迭代，大型語言模型的通用推理能力已達到驚人高度。

很多時候，AI犯錯不再因為它“笨”，而是因為它“不知道”。好比一位再聰明的大偵探，沒有線索也破不了案。

AI應用的失敗，正越來越多地表現(xiàn)為“上下文失敗”（Context Failure）。未來，決定一個AI應用是“神器”還是“雞肋”的，不再是模型本身，而是它能接觸到的上下文的質量和廣度。

其次，上下文窗口的“軍備競賽”，為上下文工程鋪平了跑道。

早期的模型只能處理幾千個詞的上下文，像一條只有幾分鐘記憶的金魚。而現(xiàn)在，我們有了能處理超過一百萬個詞（相當于一部《紅樓夢》的體量）的上下文窗口。

這在技術上為構建復雜、有狀態(tài)、能長期記憶的AI應用打開了閘門。暴增的上下文窗口，就是為上下文工程師準備的廣闊舞臺。

最后，真實世界的商業(yè)應用，需要的是“系統(tǒng)”而非“技巧”。

一個有趣的聊天機器人，或許能通過精妙的提示實現(xiàn)。但一個能處理銀行風控、審核企業(yè)法務合同、管理供應鏈數(shù)據(jù)的企業(yè)級AI，絕不可能只靠幾個提示詞就穩(wěn)定運行。它需要一個嚴謹、可靠、可擴展的系統(tǒng)來持續(xù)供給和管理上下文。

那些率先掌握上下文工程能力的企業(yè)，將構建起難以逾越的“護城河”。

正如Y Combinator的掌門人、著名投資人丹尼爾·格羅斯所觀察到的，真正有價值的AI代理（Agent），其核心競爭力都在于它們如何與外部世界的數(shù)據(jù)和工具進行交互——這正是上下文工程的用武之地。

你的位置在哪里？

對“提示詞”的迷戀正在退潮，而對“上下文”的深刻理解正在成為新的核心競爭力。

這也不僅僅是工程師和產品經(jīng)理需要關心的事情。無論你是市場營銷人員、內容創(chuàng)作者、金融分析師還是律師，你與AI協(xié)作的深度和廣度，都將取決于你為其提供上下文的能力。

所以，下回再碰到AI“犯傻”的時候，別再執(zhí)著于修改那句“咒語”了。

試著退后一步，問問自己：

• 我為它搭建了一個怎樣的“房間”？
• 這個房間里，有它完成任務所需要的所有信息和工具嗎？
• 我是否用最清晰的結構，把這些東西交給了它？

當你開始像一位“首席設計師”一樣思考，而不是一個“提詞師”時，你就已經(jīng)走在99%的人前面了。