在大型語(yǔ)言模型（LLM）興起的早期，構(gòu)建 AI 應(yīng)用更像是一場(chǎng)“煉金術(shù)”實(shí)驗(yàn)。開發(fā)者們圍繞一個(gè)核心 API 端點(diǎn)，通過反復(fù)調(diào)試和優(yōu)化輸入文本——即所謂的“提示工程”（Prompt Engineering），試圖從模型這個(gè)神秘的“黑箱”中召喚出理想的結(jié)果。這種方式直接、靈活，也確實(shí)催生了無(wú)數(shù)令人驚艷的創(chuàng)意原型。

然而，當(dāng)這些原型試圖進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境時(shí)，脆弱性便無(wú)處遁形。缺乏模塊化設(shè)計(jì)、擴(kuò)展能力有限、可維護(hù)性低下，使得“提示驅(qū)動(dòng)”的應(yīng)用難以支撐企業(yè)級(jí)場(chǎng)景。這種局面頗似軟件開發(fā)的早期階段：所有邏輯都集中在一個(gè)巨大的主函數(shù)里，久而久之演變成難以維護(hù)的“單體應(yīng)用”（Monolith）。

為了突破這一瓶頸，一種新的設(shè)計(jì)思想逐漸浮現(xiàn)——“上下文工程”（Context Engineering）。不再將 LLM 視為應(yīng)用的全部，而是將其納入一個(gè)更大、更精心設(shè)計(jì)的系統(tǒng)架構(gòu)中，成為其中的關(guān)鍵服務(wù)組件。這一轉(zhuǎn)變，正如軟件開發(fā)從單體到微服務(wù)的演進(jìn)，標(biāo)志著 AI 應(yīng)用正步入一個(gè)更系統(tǒng)化、更工業(yè)化的時(shí)代。

1. Prompt Engineering（提示工程）架構(gòu)模式：“LLM-Centric”的單體應(yīng)用

Prompt Engineering 是一種通過設(shè)計(jì)與優(yōu)化提示語(yǔ)（Prompt），引導(dǎo) AI 模型生成特定響應(yīng)的實(shí)踐方法。這里的“提示”可以理解為給予 AI 系統(tǒng)的查詢或指令，其作用在于促使模型產(chǎn)出更加準(zhǔn)確、深入和相關(guān)的結(jié)果。

與傳統(tǒng)編程依靠精密算法來驅(qū)動(dòng)邏輯不同，Prompt Engineering 更依賴于自然語(yǔ)言與上下文的表達(dá)，并非直接編寫“指令集”，而是通過結(jié)構(gòu)清晰、語(yǔ)義明確的輸入來彌合 “人類意圖”與“機(jī)器輸出”之間的鴻溝。

從架構(gòu)的角度來看，Prompt Engineering 可以被視作一種“接口設(shè)計(jì)”：

• 在用戶與模型之間，承擔(dān)“語(yǔ)義適配層”的角色。
• 決定了系統(tǒng)如何理解需求，并影響了下游輸出的質(zhì)量與穩(wěn)定性。
• 一份優(yōu)秀的提示語(yǔ)不僅能驅(qū)動(dòng)模型給出預(yù)期結(jié)果，更能在整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)中起到“邏輯約束與信息編排”的作用。

換句話說，Prompt Engineering 不僅是一種“語(yǔ)言技巧”，更是一種系統(tǒng)設(shè)計(jì)思維。其強(qiáng)調(diào)通過合理的輸入結(jié)構(gòu)，讓復(fù)雜的模型能力在架構(gòu)層面得到有效利用與管理。

在基于 Prompt Engineering 的階段，AI 應(yīng)用大多呈現(xiàn)出一種“以 LLM 為中心的單體架構(gòu)”（LLM-Centric Monolithic Architecture）。其架構(gòu)可參考如下所示：

基于上述架構(gòu)特征分析，Prompt Engineering 主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)關(guān)鍵層面，具體可參考：

(1) 強(qiáng)耦合（Tight Coupling）

應(yīng)用的業(yè)務(wù)邏輯、知識(shí)和交互方式，都被硬編碼進(jìn)一個(gè)冗長(zhǎng)的提示詞中。任何業(yè)務(wù)規(guī)則的變更，都意味著修改整個(gè)“超級(jí)提示”，牽一發(fā)而動(dòng)全身。

(2) 無(wú)狀態(tài)（Statelessness）

為了實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話，必須不斷附加全部歷史記錄到新的提示中。這不僅增加成本，還受限于模型的上下文窗口，極易觸發(fā)“遺忘”。

(3) 可維護(hù)性差（Poor Maintainability）

長(zhǎng)達(dá)數(shù)千字的提示就像一段“意大利面條代碼”。結(jié)構(gòu)混亂、難以調(diào)試，團(tuán)隊(duì)協(xié)作更是困難重重。

(4) 缺乏擴(kuò)展性（Limited Extensibility）

若要調(diào)用外部 API 或數(shù)據(jù)庫(kù)，只能在提示中“描述”操作方式，既脆弱又不可控。

因此，在此種架構(gòu)下，Prompt Engineering 更像一個(gè)“文本巫師”：依靠經(jīng)驗(yàn)打磨“黃金提示詞”，但產(chǎn)出物終究脆弱，缺乏系統(tǒng)工程的魯棒性。

2. Context Engineering（上下文工程）架構(gòu)范式：面向服務(wù)的分布式設(shè)計(jì)

隨著 AI 應(yīng)用逐步邁向規(guī)模化與工程化，僅依賴 Prompt Engineering 的“單體式”模式已難以支撐復(fù)雜業(yè)務(wù)需求。上下文工程（Context Engineering） 的出現(xiàn)，為 AI 應(yīng)用引入了一種更貼近現(xiàn)代軟件工程理念的范式。

其借鑒了“微服務(wù)架構(gòu)（Microservices Architecture）”思想，將龐雜的 AI 任務(wù)解構(gòu)為一組可獨(dú)立管理、松耦合的服務(wù)模塊，再通過一個(gè)編排層（Orchestration Layer） 進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度與治理。

在這一范式下，系統(tǒng)的工作流程呈現(xiàn)出一種動(dòng)態(tài)的、可編排的分布式形態(tài)，具體可參考如下架構(gòu)示意圖：

即整個(gè)流程如下：

(1) 用戶請(qǐng)求 首先進(jìn)入編排層。

(2) 編排層負(fù)責(zé)進(jìn)行 意圖解析，明確用戶的目標(biāo)與任務(wù)類型。

(3) 根據(jù)解析結(jié)果，它可能會(huì)按需調(diào)用以下服務(wù)：

• 檢索服務(wù)（Retrieval Service）：從向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Vector DB）中提取與用戶請(qǐng)求相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí)或文檔，實(shí)現(xiàn)“長(zhǎng)期記憶”的功能。
• 工具服務(wù)（Tool Service）：封裝外部 API（如 ERP、CRM 系統(tǒng)或搜索引擎），為模型提供“現(xiàn)實(shí)世界的手腳”。
• 狀態(tài)管理服務(wù)（State Management Service）：維護(hù)對(duì)話歷史、任務(wù)上下文及用戶偏好，形成“短期記憶”。

(4) 編排層將上述信息動(dòng)態(tài)整合，生成一個(gè)清晰、結(jié)構(gòu)化的 上下文（Context）。

(5) 該上下文被傳遞給 LLM 服務(wù)（LLM Service），模型在此情境下執(zhí)行推理或生成。

(6) 最終結(jié)果可經(jīng)過 后處理（Post-processing），再返回給用戶。

整個(gè)過程，就像是一個(gè)高效的分布式管弦樂隊(duì)：各服務(wù)組件猶如不同樂器，各司其職，確保每個(gè)部分在合適的時(shí)機(jī)進(jìn)入，協(xié)同奏響整體的華麗樂章。

更多內(nèi)容可參考文章：《你所不了解的：上下文工程 (Context Engineering)》

3. 如何看待：Prompt Engineering（提示工程）vs  Context Engineering（上下文工程）

Context Engineering 的崛起，并不意味著 Prompt Engineering 的消亡，而是其角色的演變與升華。在微服務(wù)架構(gòu)中，Prompt Engineering 不再是構(gòu)建整個(gè)應(yīng)用的唯一手段，而是演變成了編排流程中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的“配置語(yǔ)言”。具體：

• 查詢重寫提示 (Query Rewriting Prompt)： 在調(diào)用檢索服務(wù)前，需要一個(gè)提示來優(yōu)化用戶的原始問題，使其更適合語(yǔ)義搜索。
• 工具選擇提示 (Tool Selection Prompt)： 編排層需要一個(gè)提示，讓LLM根據(jù)用戶意圖，從一系列可用工具中選擇最合適的一個(gè)。
• 答案合成提示 (Answer Synthesis Prompt)： 當(dāng)從多個(gè)來源（RAG、API）獲取信息后，需要一個(gè)最終的提示來指導(dǎo)LLM將這些零散信息，綜合成一段通順、完整的回答。

這里的每一個(gè)提示都變得更短、更專注、目標(biāo)更明確。它們成為了連接不同服務(wù)節(jié)點(diǎn)的“膠水代碼”，其設(shè)計(jì)和優(yōu)化依然至關(guān)重要，但難度和復(fù)雜度已大大降低。

那么，Context Engineering 是如何驅(qū)動(dòng) Prompt Engineering 的呢？

從架構(gòu)視角來看，如下幾個(gè)方面共同定義了 Context Engineering  的“系統(tǒng)角色”：不僅僅是提示優(yōu)化的技術(shù)延伸，而 在架構(gòu)層面為提示提供保護(hù)、組織、擴(kuò)展與約束管理 的一整套方法論，從而使得 AI 應(yīng)用能夠在復(fù)雜環(huán)境中保持穩(wěn)定性、清晰性與可擴(kuò)展性。具體：

(1) 護(hù)提示（Protects your prompt）

再優(yōu)秀的指令，如果被埋沒在第 12,000 個(gè) Token 之后、夾在三份 FAQ 與一段 JSON 數(shù)據(jù)之間，最終也毫無(wú)意義。Context Engineering 的首要價(jià)值，就是在架構(gòu)層面確保提示語(yǔ)始終處于核心與優(yōu)先位置，而不會(huì)因上下文冗余而失效。

(2) 圍繞提示進(jìn)行系統(tǒng)化組織（Structures everything around the prompt）

在 Context Engineering 的設(shè)計(jì)中，所有外圍模塊——無(wú)論是記憶管理、檢索機(jī)制，還是系統(tǒng)級(jí)提示（System Prompt）——其存在的唯一目的，都是為了保證提示的清晰性與優(yōu)先級(jí)。換句話說，提示成為系統(tǒng)架構(gòu)的“錨點(diǎn)”，所有組件圍繞它展開協(xié)同。

(3) 應(yīng)對(duì)規(guī)模化（Handles scale）

在復(fù)雜場(chǎng)景下，不必為每一個(gè)用戶或任務(wù)重新設(shè)計(jì)一份提示。Context Engineering 通過注入結(jié)構(gòu)化的上下文，使系統(tǒng)能夠自動(dòng)適配不同角色與任務(wù)需求，從而避免“手工堆疊式”的提示工程，真正實(shí)現(xiàn)架構(gòu)層面的規(guī)模化與可復(fù)用性。

(4) 約束管理（Manages constraints）

面對(duì) Token 限制、延遲要求與成本控制等現(xiàn)實(shí)約束，Context Engineering 提供了一種架構(gòu)化的治理機(jī)制。它能動(dòng)態(tài)決定哪些信息保留、哪些信息舍棄，確保在資源有限的前提下，提示依舊具備最優(yōu)的上下文支撐。

綜上所述，從 Prompt Engineering 到 Context Engineering 的演進(jìn)，本質(zhì)上是 AI 應(yīng)用開發(fā)從“工匠時(shí)代”邁向“工業(yè)化時(shí)代”的必然。它要求開發(fā)者完成一次深刻的身份轉(zhuǎn)變：從一名專注于打磨“精美藝術(shù)品”（黃金提示詞）的工匠，轉(zhuǎn)變?yōu)橐幻軌蛟O(shè)計(jì)和搭建復(fù)雜、可靠、可擴(kuò)展系統(tǒng)（AI應(yīng)用）的建筑師。

這種轉(zhuǎn)變的核心，是將控制權(quán)從 LLM 手中奪回，交還給系統(tǒng)架構(gòu)。我們不再乞求 LLM “碰巧”理解我們的復(fù)雜意圖，而是通過一個(gè)強(qiáng)大的外部系統(tǒng)，為其構(gòu)建一個(gè)清晰、無(wú)歧義的“世界模型”，讓它在這個(gè)我們親手設(shè)計(jì)的舞臺(tái)上，精準(zhǔn)地完成我們賦予它的角色。這，才是構(gòu)建下一代企業(yè)級(jí)智能應(yīng)用的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)和唯一路徑。

Happy Coding ~

Reference ：[1] https://www.linkedin.cn/incareer/pulse/prompt-engineering-vs-context-ibrahem-amer-inzdf

Adiós !