从提示工程到上下文工程
两年前，在科技社交媒体平台上，提示工程师开始逐渐替代传统Python开发者的角色。过去一年，开发者们主要使用Cursor、Windsurf、Replit等工具进行直观式编程。而现在，AI社区的关注点转向了一个新的领域：上下文工程（Context Engineering）——这是一门致力于构建大语言模型（LLM）完成任务所需要的完整环境的技术。
OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）对这一转变表示支持。他在社交平台X上表示："相比'提示工程'，我更倾向于'上下文工程'这一概念。"作为曾经提出"英语是最热门编程语言"观点的专家，卡帕西强调："在每个工业级LLM应用中，上下文工程是一门精妙的艺术和科学，需要用恰当的信息填充上下文窗口，为后续操作做准备。"
上下文工程的核心特征
与提示工程主要关注如何编写指令不同，上下文工程着重于确保任务的可行性。这包括：
- 使用RAG技术检索相关文档
- 总结长对话以维持对话状态
- 注入结构化知识
- 提供模型操作工具
系统架构的革新
BloomTech创始人奥斯汀·奥尔雷德（Austen Allred）指出："上下文工程比提示工程效果提升10倍，比直观式编程提升100倍。"RAIR Lab创始人塞巴斯蒂安·拉什卡（Sebastian Raschka）进一步解释，提示工程主要面向用户，而上下文工程则面向开发者，需要构建完整的系统管道。
组织影响与发展趋势
沃顿商学院副教授伊森·莫利克（Ethan Mollick）强调，上下文工程不仅涉及技术层面，还包括企业运营方式的编码，涵盖报告结构、沟通方式和业务流程等方面。
卡帕西指出，上下文工程是LLM软件栈的重要组成部分，与问题分解、内存管理、用户界面设计等共同构成了新的软件开发范式。正如Shopify CEO托比·吕特克（Tobi Lütke）所说："这描述了为LLM提供完整任务环境的核心技能。"