提示词工程vs上下文工程：AI交互方法论全解析(值得收藏)

本文探讨了从提示词工程到上下文技术的演进，分析了精简提示词设计、上下文管理的重要性及方法(压缩、结构化笔记、多智能体)。作者认为当前AI技术方案灵感源于人类认知世界的方式，强调应"回到事情本身"，围绕"人"的核心需求寻找AI落地应用。提示词与上下文工程都是为了让模型更好地理解信息，做出理想决策，最终通过模型的不确定性获得确定结果。

一、关于提示词工程

精简，而不是简单，精简要求保障核心的信息同步，有足够的信息密度同步到模型，简单则是信息密度太低，无法给模型传递有效内容。
有明确的段落界定，如instructions、background_infomations、tool_guildline、busi_guardrail等。
我的理解：不过未来随着模型的进化，可能不是那么重要了。

二、关于上下文工程

模型的上下文窗口限制，要求我们必须管理上下文
我的理解：即便未来模型再进化，短期也不可能支持无限上下文，这跟当前物理世界的规律不符，除非以后有突破当前物理规律的新技术诞生。
模型本身对于长文内容的记忆，也要求我们高效管理上下文
我的理解：更多需要从现实成本考虑，类似如何用同样的成本更高效的完成现实的事情。
模型训练过程可能也是基于短句、短语进行了，对于超长上下文的理解、处理能力，本来就是长尾衰减
我的理解：当前模型的的训练底层原理都是基于tokenizer的分词，分词算法决定了模型“理解”世界的方式，姑且认为模型是“理解”了我们现实世界吧，不必拘泥于我们认为的人对世界的那种理解方式。

三、几种上下文工程方法

1、压缩

针对上下文信息进行提炼、压缩，仅保存压缩后的精简信息内容，供后续模型阅读理解

2、结构化笔记

通过特定信息结构的形式记录模型交互过程中的上下文信息，让模型有了更长的记忆能力

3、多智能体

构建专门的上下文记忆智能体

四、我的总结

我发现当前阶段的很多方案，其实都是围绕人类如何认识、理解、改变现实世界为灵感来源。

比如之前的ReAct，也是模拟人类的：提问-思考-行动-观察-思考-行动等。

比如这里的上下文，也是从人类如何做事的角度：记忆、提炼、分工等。

从提示词工程到上下文工程，我觉得是对于模型使用的不同阶段和层次的变化。

提示词工程：初级阶段1，通过提示词学习如何更好地使用模型，让模型理解更多信息，进行决策-行动。
上下文工程：初级阶段2，通过更深入的引导，管理上下文，控制模型输出内容和保持状态的稳定。

我觉得无论是提示词，还是上下文，都还没有脱离让模型理解信息的阶段，让它明白前因后果、来龙去脉、背景现状，

也只是让它能更好地做出最理想、最合理的决策动作。

最终，其实我们都是想要通过模型的不确定性，得到确定的结果。

五、延伸想到的

当一个新事物、新技术出现以后，如果这个事物、技术本身已经发展到某个阶段短期难以更进一步的时候，或者说这个新事物、新技术完成了初始阶段的“广播”普及，但是又迟迟没有突破性的应用时，我发现一个行之有效的方式就是：回到事情本身。

我隐约记得之前听西方哲学史的时候，老师讲到胡塞尔哲学时，提到胡塞尔的现象学核心思想就是回到事情本身。

我觉着可以套用这个哲学思想，当AI的概念、术语、影响力足够大了，但是却迟迟没有一些真正落地的应用时，不妨试着回到事情本身：对于AI，事情的本身是什么？我觉得核心就是围绕“人”这个个体或群体，AI能给人或群体带来什么实际的作用。

比如GPT刚出来的时候，它可以解决一些chat的需求，或者一些search的需求，都是围绕人的交互形式的变化。

后来又出现更进一步，逐步贴合人的工作、生活等方方面面。

AI到底能如何影响我们的日常，吃穿住行、交流、分享、创作、创造等等，具体能落地能助力的切入点在哪里？

为什么之前prompt工程师、context工程师这么流行，后面过了一段时间又不太行，接着流行的agent工程师，然后又拆分很多细分领域、垂直领域等等。

所有的这些，无一例外都是围绕人或者群体以及联系他们的事和物展开。

之前我看姚顺雨的ReAct论文，看完觉得真是出名要趁早。

整个ReAct思想其实就是很简单的人类认知和处理现实世界的逻辑和方法，从事情本身、围绕服务人本身，围绕人如何认识世界、影响现实世界本身，试着让AI也通过某种方式“认识世界”、影响世界。

人类生活在这个世界上几千年，人类认识世界等方式，以及影响世界的方式，有时候可以反复指导我们如何利用新事物、新技术。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

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