登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering

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登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering
5201点击    2025-07-04 10:57

最近「上下文工程」有多火?Andrej Karpathy 为其打 Call,Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首,还登上了知乎热搜榜。


登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering


之前我们介绍了上下文工程的基本概念,今天我们来聊聊实操。


为什么关注「上下文工程」


我们很容易将 LLM 拟人化——把它们当作能够「思考」、「理解」或「感到困惑」的超级助手。从工程学的角度来看,这是一个根本性的错误。LLM 并不具备信念或意图,它是一个智能的文本生成器。


更准确的看法是:LLM 是一个通用的、不确定的函数。这个函数的工作方式是:你给它一段文本(上下文),它会生成一段新的文本(输出)


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  • 通用:意味着它能处理各种任务(如翻译、写代码),无需为每个任务单独编程。


  • 不确定:意味着同样的输入,每次可能得到稍有不同的输出。这是它的特点,不是毛病。


  • 无状态:意味着它没有记忆。你必须在每次输入时,提供所有相关的背景信息,它才能「记住」对话。


这个视角至关重要,因为它明确了我们的工作重心:我们无法改变模型本身,但可以完全控制输入。所有优化的关键,在于如何构建最有效的输入文本(即上下文),来引导模型生成我们期望的输出。


「提示词工程」一度很火,但它过于强调寻找一句完美的「魔法咒语」。这种方法在真实应用中并不可靠,因为「咒语」可能因模型更新而失效,且实际输入远比单句指令复杂。


一个更精准、更系统的概念是「上下文工程」


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两者的核心区别在于:


  • 提示词工程:核心是手动构思一小段神奇的指令,如同念咒。
  • 上下文工程:核心是构建一个自动化系统,像设计一条「信息流水线」。该系统负责从数据库、文档等来源自动抓取、整合信息,并将其打包成完整的上下文,再喂给模型。


正如 Andrej Karpathy 所说,LLM 是一种新型的操作系统。我们的任务不是给它下达零散的命令,而是为它准备好运行所需的所有数据和环境。


上下文工程的核心要素


简单说,「上下文工程」就是打造一个「超级输入」的工具箱。我们听到的各种时髦技术(比如 RAG、智能体),都只是这个工具箱里的工具而已。


目标只有一个:把最有效的信息,用最合适的格式,在最恰当的时机,喂给模型。


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以下是工具箱里的几种核心要素:


  • 指令:下达命令这是最基础的,就是直接告诉模型该做什么。比如命令它「扮演一个专家」,或者给它看几个例子,让它照着学。


  • 知识:赋予「记忆」 模型本身没有记忆,所以我们要帮它记住。在聊天机器人里,就是把聊天记录一起发给它。如果记录太长,就做个「摘要」或者只保留最近的对话。


  • 工具:


  • 检索增强生成 (RAG):给它一本「开卷考试」用的参考书为了防止模型瞎说(产生幻觉),我们可以让系统先从我们自己的知识库(比如公司文档)里查找相关资料,然后把「参考资料」和问题一起交给模型,让它根据事实来回答。
  • 智能体:让它自己去「查资料」


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这是更高级的玩法。我们不再是提前准备好所有资料,而是让一个聪明的「智能体」自己判断需要什么信息,然后主动使用工具(比如上网搜索、查数据库)去寻找答案,最后再汇总起来解决问题。


总而言之,所有这些技术,无论简单还是复杂,都是在回答这一个问题:「怎样才能给模型打造出最完美的输入内容?」


上下文工程的实践方法论


使用 LLM 更像做科学实验,而不是搞艺术创作。你不能靠猜,必须通过测试来验证。


工程师的核心能力不是写出花哨的提示,而是懂得如何用一套科学流程来持续改进系统。这套流程分两步:


第一步:从后往前规划(定目标 → 拆任务)


从你想要的最终结果出发,反向推导出系统的样子。


  • 先想好终点:明确定义你希望 LLM 输出的完美答案是什么样的(内容、格式等)。
  • 再倒推需要什么原料:要得到这个完美答案,LLM 的输入(上下文)里必须包含哪些信息?这就定义了你的系统需要准备的「原料包」。
  • 最后设计「流水线」:规划出能够自动生产这个「原料包」的系统。


第二步:从前往后构建(搭积木 → 总装)


规划好后,开始动手搭建。关键是:搭好一块,测一块,最后再组装。


  • 先测试「数据接口」:确保能稳定地获取原始数据。
  • 再测试「搜索功能」:单独测试检索模块,看它找资料找得准不准、全不全。
  • 然后测试「打包程序」:检查那个把所有信息(指令、数据)组装成最终输入的程序是否正常工作。
  • 最后才进行「总装测试」:当所有零件都确认无误后,再连接起来,对整个系统进行端到端测试。这时,你可以完全专注于评估 LLM 的输出质量,因为你知道它收到的输入肯定是正确的。


核心思想就是:通过这种「先规划、后分步搭建和测试」的严谨流程,我们将使用 LLM 从凭感觉的艺术,变成了有章可循的工程科学。


实践


更具体的实践方法,大家可以参考 Langchain 最新的博客和视频,里面详细介绍了上下文工程当前主流的四大核心方法,并展示了 LangChain 生态中 LangGraph 和 LangSmith 如何助力开发者高效实施上下文工程。


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  • 博客地址:Context Engineering for Agents
  • 视频地址:Context Engineering for Agents (LangChain)


参考链接:

https://ai.intellectronica.net/context-engineering

https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/


文章来自于“机器之心”,作者“+0”。

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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

5
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0