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提示词工程师的黄昏

2023年，"提示词工程师"火遍科技圈。微博、知乎上到处是"年薪百万"、"AI耳语者"的传说。一时间，各种提示词模板层出不穷："你是世界上最优秀的金融分析师，请帮我..."、"一步步思考"、"扮演角色"——这些技巧成了人人追捧的宝典。

市面上甚至出现了专门的提示词交易市场，人们像抢购限量版球鞋一样争相购买那些所谓能"解锁AI潜能"的神秘句式，仿佛回到了中世纪炼金术士寻找点石成金秘方的时代。

几个月前，A同学就向我咨询了她遇到的一个典型困境。作为一名中小企业财务顾问，她花了整整两个月时间研究各种提示词技巧，希望借助AI提高工作效率。"一开始我确实看到了成效，"她告诉我，"但很快就遇到了瓶颈。每次与AI对话，我都得从头解释背景，它无法真正理解我客户的具体情况。有一次，它甚至在同一次对话中给出了完全相反的税务建议。"

A同学的经历不是特例。跟AI合作久了，大家都会撞上同一堵墙。提示词写得再巧妙，AI仍然是个"金鱼记忆"的伙伴。今天解释清楚的背景，明天又得重新讲一遍。它记不住你是谁，忘了你们昨天聊了什么，也搞不清楚你工作的具体情境。

正当人们开始意识到这一限制时，行业风向开始转变。Shopify的CEO Tobi Lütke在社交媒体上发表了一段话，迅速引发了广泛共鸣：

"我真的很喜欢'上下文工程'这个术语，它比'提示词工程'更好地描述了核心技能：提供足够的上下文，使任务对大语言模型来说是可解的。"

前特斯拉AI总监Andrej Karpathy也迅速响应，支持用"上下文工程"取代"提示词工程"。

这标志着行业共识的形成——我们需要从"如何更好地提问"转向"如何为AI构建一个更好的工作环境"。

从"提问"到"搭建环境"

这种转变怎么理解？打个比方：提示词工程就像教一个"临时工"听懂你今天的安排，而上下文工程则是给这个员工配了间设备齐全的办公室，把他从"打零工"提拔成了"专业顾问"。

这间办公室设备齐全。桌上摆着任务清单——也就是明确的指令和提示，让AI清楚自己的角色和目标。抽屉里放着工作笔记本——相当于记忆和对话历史，帮AI记住你的偏好和过去的交流，不用每次都从头解释。办公室边上还连着一座图书馆——外部文档和数据库，借助RAG技术，AI能像摩根士丹利的金融分析师那样迅速查阅海量资料找答案。桌子旁边还放着个工具箱——各种API和功能模块，让AI能实际动手做事。

这几样东西组合起来，就打造出了一个活生生的信息生态。在这个环境里，AI不再只是个被问啥答啥的机器人，而成了真正懂你背景、记得你习惯、会用工具、能主动思考的得力搭档。

管理上下文的艺术与科学

光有这间豪华办公室还不行，得懂得管理。AI的"桌面"（也就是上下文窗口）就那么大，塞不下所有东西。这就像你在指导一个聪明但记性不太好的助手：桌上放什么资料？哪些该归档？需要时怎么快速找到它们？这些都是门学问。

高效管理上下文有几招。首先是"写入档案"——把重要信息存进AI的长期记忆。Netflix就很聪明，不光记录你看过什么片，还会悄悄记下你的隐藏偏好（比如你喜欢看女主角很强的片子），下次就能给你推更合胃口的内容。

然后是"精选材料"——从一大堆资料中只挑最相关的放在桌面上。谷歌的Gemini就很擅长这个，能从你的邮箱和文档海洋中准确找出解决当前问题需要的那几条信息，不被无关内容干扰。

第三招是"压缩整理"。对话记录太长怎么办？得会提炼总结。Anthropic的Claude 3就能把长文档层层压缩，既不丢关键剧情，又能抓住当前需要的细节。

最后是"分而治之"。面对复杂任务，可以分解给不同的"专家AI"处理，每个只接收与自己任务相关的材料。微软的AutoGen框架就是这么干的，把软件开发拆成需求分析、编码、测试等环节，交给不同AI处理，效率立马提升。

用好这几招，就能在AI那有限的"注意力"窗口里，塞进最有用的信息，让它的表现更上一层楼。有点像整理办公桌，只保留最重要的东西，其他的分类存好，需要时能迅速找到。

为何是现在？

上下文工程的崛起并非偶然，而是几股强大技术浪潮汇合的必然结果。

首先是记忆硬件升级了。早期的语言模型就像金鱼一样，"短期记忆"（上下文窗口）特别短，只有几千个词，聊几句就忘了前面说啥了。但从2023年底开始，模型记忆突然爆发式增长：GPT-4能记住12.8万个词（大约），Claude 3能记住20万个词（大约），Gemini 1.5 Pro更是夸张到了100万个token。这就像把AI的工作台从一张便利贴一下子换成了整个图书馆的阅览桌，终于有地方摆东西了。

然后是AI从"答题器"变成了"办事员"。大家不再满足于问一句答一句的AI助手，而是想要能自己规划、调用各种工具、独立完成复杂任务的AI特工。而上下文，就是这些AI特工理解世界、做计划、存储记忆的"血液"和"氧气"。没有丰富的上下文环境，这些AI特工就像离开水的鱼，啥也干不了。

最后，上下文工程成了企业的"省钱利器"。以前想让AI懂你公司的业务，得花钱微调模型，那可不便宜——需要海量数据、高算力、专家团队，动辄几十上百万的投入。而通过上下文工程，企业可以用小得多的成本，把已有的知识库和数据直接接入AI，像插U盘一样简单，一下子就能让AI变得"懂行"。

不止是堆砌

当然，建好上下文环境没那么简单，不是随便把资料往AI面前一扔就行。实践中坑不少，稍不注意就得踩雷。

最常见的问题是"大海捞针"和"中间失忆"。上下文信息太多时，模型就像个注意力不集中的学生，找不到重点，甚至会完全忘记材料中间的部分。我见过好几个项目，明明给了AI所有必要信息，它却像没看见一样。解决这个问题需要学会组织信息的艺术——把最关键的内容放在显眼位置，像报纸头版那样。

另一个坑是"垃圾干扰"。不是所有信息都有价值。把过时的、不相关的、质量差的资料塞给AI，就像在办公桌上堆满垃圾，只会让它做出更差的判断。我有个客户就犯了这个错——把整个公司维基（包括过时政策和错误信息）都喂给了AI，结果AI的回答质量直线下降。这就是典型的"垃圾进，垃圾出"。

还有一个现实问题是搭建成本。一套像样的上下文工程系统，尤其是那种能实时处理数据流的RAG系统，可不便宜。它需要持续的数据处理、向量化、索引优化，是个不折不扣的系统工程，比写几句提示词复杂得多。不过，投入与回报成正比，做好了绝对值这个钱。

从"耳语者"到"建筑师"

上下文工程的兴起，标志着我们和AI的合作方式正在经历一场彻底的革命。

我们的角色变了。从前，我们像是掌握"魔法咒语"的"提示词大神"，靠几句巧妙的提示词让AI服从。现在，我们变成了给AI搭建工作环境的"系统建筑师"，我们不只是告诉它做什么，而是为它创造一个能充分发挥能力的世界。

上个月去听的演讲说得很好："未来脱颖而出的人，不是那些能写出最花哨提示词的人，而是那些懂得如何给AI搭建最合适工作环境的人。"

对普通人和企业来说，这意味着思路得转变：不再执着于"怎么问问题"，而是考虑"怎么建知识系统"；不再迷信"神奇咒语"，而是要建立结构化的信息流；不再满足于临时找AI聊两句，而是要建立长期稳定的协作关系。

回到文章开头的A同学，经过一番解释后，她彻底改变了工作方式。她不再绞尽脑汁琢磨提问技巧，而是花时间搭建了一个小型工作环境，包括客户财务档案库、税法知识库和能记住对话历史的记忆系统。"以前的AI像个有知识但记性差的实习生，"她笑着说，"现在它成了我的专属财务助理，了解每个客户的情况，记得我们之前讨论过什么，甚至能主动提醒我税务申报的截止日期。"

这场从"魔法咒语"到"系统工程"的转变才刚刚开始。它不仅意味着更强大的AI应用即将到来，也代表着人类角色的升级——从单纯的使用者变成了设计者和建筑师。

从"魔法"到"工程"的转变，可能是AI发展中最关键的一步。毕竟，真正的魔法，其实是足够先进的科学。

我是蓝衣剑客，谢谢你看我的文章。