AI应用核心转向Context Engineering

多客科技

作者：微信文章
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Prompt已死？Context Engineering正成为AI应用新核心！
——从“快餐式提问”到“米其林级喂料”的认知升级

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一、当AI大神集体“造反”：Prompt这个词该退休了？

上周，AI圈炸了锅。
特斯拉前AI总监、OpenAI元老Andrej Karpathy突然发难：“别再提Prompt Engineering（提示词工程）了！真正的战场是Context Engineering（上下文工程）！”
紧接着，Shopify CEO Tobi Lutke 补刀：“Context Engineering 的本质，是给AI塞足让它‘合理解题’的上下文信息”。

这可不是文字游戏。想象一下：

你让实习生查资料，只说句“做个PPT”——他给你堆砌10页垃圾；

但若给他项目背景+关键数据+听众画像+页数限制——产出直接对标咨询报告。

Prompt是快餐订单，Context是米其林后厨配菜—— 差的就是这份精准投喂的艺术。

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二、为什么你的Prompt总翻车？缺的是“上下文脚手架”

试过让AI写周报吗？

你：“生成一份项目周报”
AI：“本周进展良好，下周继续努力。”（废话文学冠军）

问题不在Prompt，而在缺失的Context：

任务背景：项目卡在API对接，还是UI设计？

历史信息：上周提到风险是什么？

输出要求：要列阻塞问题，还是聚焦成果？

数据支撑：需要关联Jira任务列表吗？

就像Karpathy说的：“上下文窗口不是垃圾桶，而是精密仪器。塞太少模型懵圈，塞太多它分心——关键在‘恰好够用’的平衡术。”

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三、Context Engineering实战：从“人工智障”到“职场外挂”

看个真实对比。假设你让AI处理邮件：

“Hey，明天方便同步一下吗？”

▶ 廉价Demo版AI（纯Prompt）：

“收到！明天几点？”（无视你全天会议日历）

▶ 上下文工程版AI（加载Context工具箱）：

调日历：发现你明天9AM-6PM全满

读历史邮件：识别对方是重要合作伙伴Jim

拉工具库：启用日程建议函数

生成回复：

“Jim！明天爆仓了😂 周四早9点行不？刚发了邀请~”

差别在哪？ 它用Context拼出完整决策地图：日历权限+关系图谱+工具库+口语化风格。

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四、百万tokens也救不了你！Context四大致命陷阱

以为把100万tokens上下文窗口塞满就能开挂？大错特错！
最近Anthropic、OpenAI纷纷踩坑：上下文越长，AI反而越蠢。原因很扎心：

陷阱类型	翻车现场	案例
上下文投毒	1个错误污染全局	AI幻想“抓皮卡丘”目标，后续操作全崩
上下文分心	旧信息淹没新指令	上下文超10万token后，Gemini只会复读旧操作
工具混淆	给50个工具=模型瘫痪	Llama 3塞46个工具后直接罢工
上下文打架	历史错误vs最新真相冲突	GPT-4多轮对话性能暴跌39%

“Context不是硬盘，而是CPU缓存——只留高频刚需信息”

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五、高手秘籍：6大Context管理术

别慌！一线团队已祭出解法（附效果实测）：
1. 动态工具包（RAG思想）

任务需要时再加载工具，Llama 3工具选择准度↑44%

2. 上下文隔离舱

把大任务拆给独立子Agent处理，Anthropic性能↑90.2%

3. 记忆草稿纸（Context Offloading）

给AI开个“便签区”写中间步骤，防止主线程污染，任务效果↑54%

4. 定时大扫除

定期删除冗余上下文（如压缩95%维基内容仍保答案）

Pro Tip：系统消息里藏“元指令”：“每3轮对话总结关键事实，清空历史缓存！”

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六、未来已来：你是Prompt手艺人，还是Context架构师？

Karpathy的预言正在应验：

“AI应用的核心技术栈，已从‘写提示词’升级为‘上下文操作系统’。”

这意味着什么？

对产品经理：需设计上下文注入管道（日历/邮件/CRM数据流）

对开发者：要掌握RAG路由、记忆修剪、工具动态加载

对普通用户：学会给AI“喂背景书”（如上传会议纪要再提问）

记住：

你塞进上下文的每个token，都在训练AI成为“职场透明人”还是“猪队友”。

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最后送一句Karpathy的暴论：
“ChatGPT包装器？别侮辱真正的Context工程师！”
此刻起，丢掉Prompt小抄，开始画Context蓝图吧。

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