AI领域新趋势：上下文工程取代提示词工程，驱动智能体革命

硅谷人工智能领域正经历一场范式革命，传统“提示词工程”（Prompt Engineering）的主导地位被新兴的“上下文工程”（Context Engineering）迅速取代。这一趋势由AI智能体（AI Agent）的规模化应用驱动，并获Shopify CEO Tobi Lutke、前OpenAI首席科学家Andrej Karpathy等业界领袖公开背书，引发开发者社区的广泛讨论。

从静态指令到动态系统的进化
提示词工程曾被视为与大型语言模型（LLM）交互的核心技术，其本质是通过静态文本字符串引导模型输出。而上下文工程则构建动态工作空间，在任务执行过程中实时提供多模态数据、工具调用权限及历史交互记录。Karpathy强调，工业级应用中模型性能的差异90%取决于上下文窗口填充质量——需精准平衡任务描述、少样本示例、检索增强生成（RAG）等要素，过多冗余信息会抬高计算成本，过少则导致输出偏差。

智能体崛起催生技术迭代
随着2025年AI智能体进入爆发期，OpenAI总裁Greg Brockman等从业者指出，智能体失败案例中约70%源于上下文设计缺陷而非模型能力。典型案例显示，当任务被拆解为“开发游戏背景”和“设计角色动作”等子模块时，传统提示词难以维持系统级一致性，而上下文工程可通过动态状态跟踪实现多智能体协作。Google DeepMind工程师Philipp Schmid的测试表明，结构化上下文能使复杂任务完成率提升3倍。

争议与共识并存
尽管有开发者质疑该术语为“新瓶装旧酒”，但行业实践已形成明确分野：提示词工程适用于简单问答场景，上下文工程则是构建银行客服、医疗诊断等专业系统的关键技术。LangChain等平台的最新工具链开始原生支持上下文压缩和实时更新功能，进一步验证了这一方向的不可逆趋势。目前，Anthropic等企业正将上下文工程能力作为智能体产品的核心卖点。