是否感觉您的AI应用效果差，发现单纯依赖优化“提示词”很快就遇到了瓶颈？别再只卷提示词了！本文深度解密“上下文工程”这一核心概念，教你如何通过构建AI的知识、工具和记忆，打造真正聪明的企业级AI系统。点击阅读，实现从“提问”到“系统赋能”的思维跃迁。
尊敬的管理者，当您的团队在热烈地讨论如何更有效地利用人工智能（AI）时，是否常常将焦点不自觉地全部放在了如何写出更“聪明”、更“精准”的提示词（Prompt）上？
我们似乎普遍认为，与AI进行高效沟通的艺术，就是“提示词工程”（Prompt Engineering）的艺术。这在一定程度上是正确的，但这种认知，可能只触及了冰山的一角，而且是相对简单的那一角。
如今，在AI技术应用的最前沿，从OpenAI的前核心成员Andrej Karpathy，到LangChain、Anthropic等顶尖AI公司的专家们，都在反复强调一个更宏大、更具战略意义、也更能决定AI应用成败的核心概念——“上下文工程”（Context Engineering）。
如果说“提示词工程”是在教我们如何向一位知识渊博的专家更好地“提问”，那么“上下文工程”则是在思考如何为这位专家配备一个强大的支持团队和完备的信息系统，确保他在回答我们问题之前，就已经掌握了所有最完整、最准确、也最及时的“背景资料”（即上下文）。
深刻理解这一从“精心提问”到“系统赋能”的深刻转变，是您带领企业从“浅层使用AI”迈向“用AI构建核心竞争力”的关键所在。
（一）两种“工程”的本质区别——从“依赖用户智慧”到“构建系统智慧”
要理解“上下文工程”的重要性，我们首先需要清晰地区分它与“提示词工程”的本质差异。
“提示词工程”（Prompt Engineering）：精心打磨的“提问艺术”
- 核心理念： 正如图片中所描述的，提示词工程的核心在于，精心设计和持续优化我们向AI模型输入的“指令”或“问题”，以期能够引导AI产生我们所期望的、理想的回答。
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- 运作特点： 它通常处理的是相对静态、由人类预先定义好的输入。其成功的责任，在很大程度上被置于了“用户”这一方——用户需要具备足够的智慧和技巧，去想方设法地提出一个“好问题”，才有可能从AI那里得到一个“好答案”。
- 运作特点： 它通常处理的是相对静态、由人类预先定义好的输入。其成功的责任，在很大程度上被置于了“用户”这一方——用户需要具备足够的智慧和技巧，去想方设法地提出一个“好问题”，才有可能从AI那里得到一个“好答案”。
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- 管理者的视角： 这就像在教您的团队成员，如何更清晰、更结构化地向一位知识渊博但相对被动的“专家顾问”进行提问，以期获得最有价值的建议。这当然很重要，但它假设了“专家”的能力是固定的，我们能优化的只是“提问”这一环。
“上下文工程”（Context Engineering）：系统性地构建“AI决策驾驶舱”
- 核心理念： 与前者截然不同，“上下文工程”的核心，是构建和设计一整套强大的后台系统，其唯一目的，就是确保AI在进行思考和生成回答之前，能够自动地、动态地从多个不同的信息源中，获取到最正确的信息、调用最合适的工具，并以最恰当的、最易于模型理解的格式，将这些“上下文”精准地“喂”给AI模型。
- 核心理念： 与前者截然不同，“上下文工程”的核心，是构建和设计一整套强大的后台系统，其唯一目的，就是确保AI在进行思考和生成回答之前，能够自动地、动态地从多个不同的信息源中，获取到最正确的信息、调用最合适的工具，并以最恰当的、最易于模型理解的格式，将这些“上下文”精准地“喂”给AI模型。
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- 运作特点： 它天生就是为处理动态的、来源多样的复杂输入而设计的。其成功的责任，则更多地被转移到了“系统”这一方——系统有责任、有能力在AI回答问题之前，就为其准备好所有必要的“背景资料”、“分析工具”和“行动方案”。
- 运作特点： 它天生就是为处理动态的、来源多样的复杂输入而设计的。其成功的责任，则更多地被转移到了“系统”这一方——系统有责任、有能力在AI回答问题之前，就为其准备好所有必要的“背景资料”、“分析工具”和“行动方案”。
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- 管理者的视角： 这就像我们不再仅仅是去培训“提问者”，而是转而去为那位“专家顾问”配备一个由“首席研究助理”（负责从海量信息中检索关键情报）、“数据分析师”（负责处理和解读复杂数据）和“工具管理员”（负责管理和调用各种专业工具）所组成的、极其强大的支持团队。有了这个团队的加持，无论我们提出问题的水平如何，“专家顾问”都能基于最全面的信息，做出最高质量的决策。
（二）“上下文工程”究竟是什么？一个更宏大的AI系统视图
“上下文工程”并非一个单一的技术，而是一个系统性的、 encompassing 的“总集”概念。正如图片中那个形似维恩图的逻辑关系图所揭示的，它将多个当今最前沿的AI技术领域，有机地整合在了一起，共同服务于“为AI提供最佳上下文”这一核心目标。
其包含的关键组件包括：
- 提示词工程 (Prompt Engineering): 精心设计的提示词，依然是整个系统与AI模型进行最终交互的关键一环。
- 工具使用 (Tool Use): 系统性地设计AI如何发现、选择和有效使用各种外部工具（例如，调用企业内部的API接口、使用搜索引擎、进行复杂的计算等）。
- 检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation – RAG): 这是“上下文工程”中最常见的实践之一。即通过从企业外部或内部的庞大知识库中，精准地检索出与当前问题最相关的信息，来动态地增强提供给AI的上下文。
- AI智能体记忆 (AI Agent Memory): 设计和管理AI系统的短期记忆（用于维持当前对话的连贯性）和长期记忆（用于从过去的交互中学习和进化），以实现真正有状态的、可持续的智能。
- 聊天机器人工作流 (Chatbot Workflow): 设计整个用户交互、任务执行和信息流转的复杂流程和逻辑分支。
- 结构化输出 (Structured Output): 确保AI的输出不仅仅是自然的语言文本，更可以是结构化的、可被其他计算机系统直接读取和使用的数据格式（如JSON），以实现端到端的自动化。
（三）工作流程的深刻演进——从“线性独白”到“动态交响”
“上下文工程”的引入，使得AI应用的工作流程，从过去那种简单的、线性的“独白式”过程，演进为了一个复杂的、动态的、多组件协同的“交响乐”。
传统的“非智能体工作流”（以提示词工程为核心）
- 工作流程： 正如图片左侧所示，这是一个相对简单的线性流程。
1 用户提交一个经过自己优化的“初始提示”（Initial prompt）。
2 这个提示与一个固定的“系统提示”（System Prompt，用于设定AI的角色）结合。
3 一起被送入大型语言模型（LLM）。
4 LLM基于这些有限的输入，生成最终的输出。
- 核心特征： “单向”、“线性”、“无状态”。整个流程的质量，几乎完全依赖于用户所提交的那个“初始提示”的质量。
先进的“智能体工作流”（以上下文工程为核心）
- 工作流程： 正如图片右侧所展示的，这是一个复杂得多、也智能得多的动态系统。
1 上下文过滤 (Context Filtering): 系统在将信息（例如，从企业数据库中提取的数据）提供给AI模型之前，会先启动一个“上下文过滤器”。这个过滤器会应用预设的业务逻辑，主动地从海量信息中过滤掉无关的“噪音”，只将最关键的“信号”提炼出来。
2 工具的规格化、发现与智能选择 (Tool Specification & Selection): 系统中所有可用的工具（如Slack通知工具、数据库查询工具等）都被进行了标准化的定义和描述。系统中的“切换逻辑”（Switch Logic），能够使得AI（通常是一个更强大的大型推理模型LRM）可以根据当前任务的需要，智能地、动态地选择最合适的工具来调用。
3 有状态的交互管理 (State Management): 系统通过一个专门的记忆（Memory）模块，能够跨越用户的多轮对话，持续地维护和管理整个交互的上下文。这意味着AI能够“记住”你们之前聊过什么，从而实现真正有状态的、连贯的、拟人化的深度交互。
4 多模型协同工作： 在这个先进的工作流中，可能会同时使用不同类型的AI模型，让它们各司其职。例如，用一个大型语言模型（LLM）来处理自然语言的理解和生成，同时用一个更擅长复杂逻辑和多步规划的大型推理模型（LRM）来负责整个流程的调度和决策。
- 核心特征： “系统化”、“动态”、“有状态”、“可学习”。系统的智能，体现在其为AI模型动态构建最佳上下文的整个过程之中。
引用Anthropic的案例来强化理解：
在Anthropic所构建的先进多智能体研究系统中，一个“主智能体”在将任务分配给“子智能体”之前，会先将任务进行分解，并为子智能体准备好详尽的背景资料和明确的行动指南。当子智能体完成初步研究后，它的成果并不会直接呈现给用户，而是先返回给主智能体进行“汇总和提炼”。主智能体在将这些信息整合成一份更全面、更具洞察力的“增强版上下文”后，才会再调用一个“报告撰写智能体”来生成最终的报告。这个“先汇总提炼，再进行下一步”的过程，正是“上下文工程”在多智能体协同中的完美体现——整个系统的设计，都在致力于为流程的下一步，创造出质量更高的上下文。
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『（四）管理者为什么要优先关注“上下文工程”？
因为它是企业构建真正强大、可靠、且能够规模化的AI应用的关键所在。
- 它能创造更卓越的用户体验： 它将“如何获得一个好答案”的压力，从最终用户身上，成功地转移到了系统设计者身上。用户不再需要成为“提示词专家”，也能轻松地与AI进行高效互动。
- 它是构建企业级AI应用的基础： 只有通过系统化的“上下文工程”，企业才能实现对AI行为的有效治理、安全管控和合规遵循。您能够清晰地定义和控制AI可以访问哪些数据、可以使用哪些工具，以及其决策的边界在哪里。
- 它是通往真正自主AI智能体的必由之路： 未来的AI智能体，需要能够自主地处理复杂的、多步骤的、动态变化的任务。而“上下文工程”所构建的这套系统，正是实现这种高级自主能力的核心基础设施。
给管理者的启示
要成功地引领企业从“AI使用者”迈向“AI赋能者”，管理者需要将战略眼光从“提示词”的细节，提升到“上下文”的系统高度。
1 推动战略焦点的根本性转移：从“优化员工的提问能力”转向“构建强大的AI赋能系统”： 管理者应引导您的技术和业务团队，将核心的研发精力和资源，从过去那种试图通过培训让每一位员工都成为“提示词大师”的思维定式中解放出来。转而投入到构建一个强大的、能够为AI自动提供最佳上下文的系统化“赋能平台”上。这需要您在战略层面，更加重视对企业内部数据集成、工具接口标准化（API化）、以及工作流自动化与编排平台的长期投资。
2 在启动任何复杂AI项目之前，首先发起一次“上下文需求盘点”，绘制企业的“AI信息与工具地图”： 在您决定要构建一个能够自主解决复杂业务问题的AI应用之前，管理者应首先牵头组织一次跨职能部门的“上下文需求盘点”工作坊。在工作坊中，要带领团队深入地回答一系列关键问题：“要让AI能够自主地解决我们这个核心的业务问题，它总共需要哪些类型的信息和数据？这些信息目前分别存放在哪些系统里（例如，CRM、ERP、本地数据库、各种SaaS服务的文档）？这些信息的更新频率是怎样的？谁有权限访问它们？同时，AI需要调用哪些内部或外部的工具（API）来完成这个任务？”。通过这个过程，绘制出一张清晰的“AI所需信息与工具地图”，是您成功设计一个有效的上下文工程架构的第一步，也是最关键的一步。
3 在评估AI平台或人才时，优先考虑其“系统构建”与“上下文工程”的能力： 当您在为企业评估和选择AI开发平台、合作伙伴或招聘关键AI人才时，您的考察标准需要升级。不要再仅仅关注其所能提供的AI模型本身有多么强大。应优先考虑那些能够提供强大的工具编排、数据集成、工作流管理和系统级监控能力的平台。在招聘人才时，也要优先寻找那些具备系统性思维和架构设计能力、而不仅仅是擅长编写巧妙提示词的复合型人才。因为在未来，能够设计和构建出强大“上下文系统”的人，才是企业AI战略成功的真正核心。
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