几乎每一个接触大模型的人，都经历过，第一次打开 ChatGPT，满怀期待地敲下问题，结果输出一大堆“像是对，又不像”的答案。
那一刻，你可能会想，是不是我没问好？是的，同一模型能力下，AI的答案，取决于你的提问。
这就是“提示工程”诞生的背景。
在那个阶段，我们像在和一只外星生物交流——要用一套奇怪的格式、口令、角色、语气，才能让它“听懂你说话”。
有人总结出套路，有人写书、开课、出教程。
可后来，人们发现，提示写得再漂亮，AI还是会“跑偏”。
原因在于：提示工程只是教AI“说什么”，而不是让AI“知道自己在哪个语境里说”。
最早那批AI创业者都在追求“提示的魔法”。
一段prompt，能从模型里掏出高质量的结果，看起来像神迹。可时间久了你就会发现，这个方法没法规模化。
为什么？因为换个场景、换个业务、换个问题，提示就全乱套。
比如客服机器人。你教它回答退款问题，一开始挺顺。可客户一问“那我积分怎么算？”，它立刻卡壳。
不是AI傻，是上下文丢了。
AI根本不知道你在“退款场景”里提问，它只是孤零零地看到一句话。
这就像让一个人闭着眼睛解题，周围的情境全被拿走了。
他能做对吗？当然不能。
真正决定AI表现的，不是那几行提示，而是上下文结构。
上下文是什么？它是AI理解“现在发生什么”的那层语义背景。
比如，你在对话里提到“用户A上周买了产品B”，那AI在回答后续问题时，得知道这些信息还在生效，而不是像金鱼一样三秒就忘。
“上下文工程”干的，就是这件事。
它不是写更聪明的提示，而是设计AI的记忆与环境。
比如：怎么组织历史对话？哪些信息该保留，哪些要忘？当AI进入一个新任务，它该知道哪些事？
这些，决定了AI能不能真正落地到业务中。
目前主流的构建“上下文工程”主要通过以下方式：
① 识别上下文类型：明确你要解决的场景，需要哪种上下文（知识、任务、语义、用户、环境）。
② 设计上下文流（Context Flow）：让每一次交互、检索、动作都能更新上下文。比如对话系统就需要 session memory。
③ 引入RAG与Memory机制：通过向量数据库+短期/长期记忆，让模型拥有可持续的“认知链”。
④ 控制上下文长度与优先级：上下文不是越多越好，要有“裁剪策略”与“上下文权重控制”，防止模型被噪声干扰。
⑤ 持续评估上下文效果：通过日志、模型响应准确率、用户反馈等方式，监测上下文设计是否提升了模型表现。
AI的“聪明”程度，基底取决于模型本身，但在应用层很大一部分，则来自上下文的管理。
很多公司做AI助理，结果都一样，刚上线两周，团队发现用户抱怨：“怎么感觉它越用越蠢？”
问题根源，不在模型，而在上下文。AI没记忆，每次回答都像第一次见你。
它不知道你昨天问过啥，不知道当前任务做到哪，更不知道上文的语义、情绪、逻辑进度。
所以，看起来它像是在“帮你”，其实它每次都在“重新开始”，这不是智能，这是短路。
上下文工程的核心价值，就是让AI有持续性的理解。让它“记得”用户是谁、目标是什么、当下的语境在哪里。
有了这个能力，AI才能像一个真正的同事，而不是一个不断失忆的聊天机器人。
提示工程是一种技巧。上下文工程，是一种系统思维。
前者靠“怎么说话”，后者靠“怎么建环境”。
你可以把AI想成一个演员。提示工程，是教他背台词，而上下文工程，则是帮他搭好舞台、布好场景、给好剧本。
当环境正确，他自然能演好。
所以，未来AI落地的关键，不是“写出最聪明的prompt”，而是构建最清晰的语境结构——数据、任务、用户、目标、规则，都在同一个语义空间里。
这才是AI真正能工作的地方。
如果说提示工程是AI时代的打火石，那上下文工程，就是生火的炉。
没有炉，火点不久。
现在这个阶段，AI最大的瓶颈不是智商，而是记忆力和语境感。它能读懂每一句话，却常常不知道自己在哪个故事里。
上下文工程，正是在补这块短板。
当AI能理解语境，它就能从“生成文字”，变成“参与世界”，能听懂人话，也能接住人心。
说到底，AI的落地，不靠更聪明的算法，靠的是更清晰的语境设计。
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