原野: 咱们是不是老听见“提示工程”这词儿啊？感觉好像掌握了它，就能把AI玩儿得溜溜转。可最近啊，圈子里突然冒出来一种声音，说这Prompt工程，格局小了，甚至要“凉凉”了。你怎么看这事儿啊？
晓曼: 可不是嘛！这话题现在在AI圈儿里简直是热火朝天。以前咱们都觉得，哎，只要我问题问得够刁钻，AI就得给我个完美答案。结果呢，现在连Shopify的CEO啊，还有特斯拉那边的AI大佬，甚至OpenAI的大神卡帕西都出来说了，未来真正牛X的，根本不是什么“提示工程”，而是一个听起来更高级的词儿——“上下文工程”。
原野: “上下文工程”？哎呦喂，这名字一听就比“提示工程”高大上不少啊。那它到底是个啥玩意儿？为啥这些个大佬们都拍着胸脯说，这才是决定未来AI应用，特别是AI Agent能不能玩儿转的关键呢？
晓曼: 简单点说啊，提示工程呢，就像是你手把手教AI“怎么开口说话”，而上下文工程呢，它厉害了，它是在搭一个大系统，告诉AI“它到底该知道些啥”。咱们是不是都有过那种“皱眉头”的时刻？就是你对着屏幕，冥思苦想，写出来一段自以为是“天衣无缝”的提示词，满心期待AI能给你个惊艳的回复，结果呢？它就给你甩回来一个冰冷冷的、机械感十足的答案，感觉就像，哎呀，没灵魂！
原野: 哎呀，你这话简直说到我心坎儿里去了！这体验，太真实了！就好像你找个好朋友帮忙，你把事情掰开了揉碎了，说得一清二楚，结果呢，他完全没get到你的那个点，给出的建议跟你南辕北辙。这背后，到底是个啥道理啊？
晓曼: 嘿，这就要说到大模型一个挺要命的限制了。我们可以把它想象成一个拥有超强大脑，能算得飞快，但“工作记忆”却少得可怜的家伙。它一次能塞进脑子里的信息，就那么一丁点儿。你那个所谓的“完美提示词”，哎，就像只给了它一句干巴巴的口令，它没有前因后果，没有上下文，更没有相关的“知识储备”，那它能给你的，自然也就是个干巴巴的、碰运气似的通用回复呗。
原野: 哦——我明白了！所以不是这模型不够聪明，而是我们给它那个“小脑瓜”里装的东西太少了，喂不饱它啊。那这个“上下文工程”，它到底有啥魔力，能把这个短板给补上呢？它具体是干嘛的啊？
晓曼: Bingo！这就是咱们今天要说的重头戏了。“上下文工程”啊，它可不是说你把提示词写得再长一点就完事儿了，它压根儿就是一门“系统工程”！它的核心玩法呢，就是设计和搭建一个能“活”起来的系统，目的就是要在AI干活儿的时候，在对的时间点，用对的姿势，把完成任务所有需要的信息和工具，不多不少，刚刚好地送到它面前。
原野: 哎呦，听你这么一说，感觉有点儿烧脑啊！你刚才提了好几个词儿，什么“系统而非字符串”、“动态生成”、“信息和工具刚刚好”，还有那句“格式也很关键”。这些个词儿，能给我们展开讲讲，到底是个什么意思不？
晓曼: 成，咱们一个一个来把它“拆解”开。首先啊，“系统而非字符串”，意思就是它不是死板的一段文字，而是一个能“活”起来、自动跑起来的“信息输送管道”。其次呢，“动态按需生成”，这个就更妙了，它说的是这个系统会根据AI任务的进展，实时地调整给它看的上下文。打个比方，AI刚接任务，你先给它个大方向；等它要查数据了，再把数据库的“钥匙”递给它。第三个，“信息与工具刚刚好”，这个很重要，就是要避免信息“撑”着它，因为有研究发现，你给模型太多没用的信息，反而会把它搞糊涂，这就是所谓的“上下文旋转”，或者说，让它在“大海捞针”。最后啊，“格式也很关键”，这个就是要把信息用AI能“秒懂”的结构化方式，比如JSON这种，直接“喂”给它，而不是让它在一堆乱七八糟的文字里自己去“蒙”。
原野: 哎呦，你这么一说，我这下彻底明白了！这简直就是AI的“大后方”啊，一个专业的“后勤保障部”，确保它前线的那个“大脑”，总能拿到最精准、最及时的情报和装备，随时火力全开！那一个完整的，能让AI表现得像“神仙”一样的上下文，它具体都包括哪些部分呢？
晓曼: 嗯，一个真正顶级的上下文，它通常会有七个核心的“零件”。第一个是“系统指令”，就是给AI定个位，告诉它你是个啥角色，总目标是啥。第二个是“用户提示”，这个不用说，就是咱们给它的具体任务。第三个是“短期记忆”，也就是它跟你的“聊天记录”。第四个是“长期记忆”，比如你这个人的喜好啊、习惯啊，这些都得它记着。第五个是“检索信息”，这个就厉害了，通过RAG技术，它能实时地从外面的“知识宝库”里翻资料。第六个是“可用工具”，就像给它配了一堆“趁手的家伙”，比如查日历、算账、看天气，这些API接口。最后啊，就是“结构化输出格式”，说白了，就是你希望AI把结果用啥样儿的“包装”给你送回来。
原野: 哇，这七个部分一听，简直就是给AI配齐了一个“哆啦A梦的百宝袋”啊，一个全能助理的工具箱！那咱们回过头来，聊聊开头那个邮件的例子，一个普通的AI可能就只会干巴巴地回一句“我明天有空”，但一个有了丰富上下文的AI，却能给你回一句“我查了日程，明天满了，周四上午可以吗？我已经发了会议邀请”。这七个“零件”，在那个场景里，它是怎么“合力”发挥作用的呢？
晓曼: 这个例子啊，简直是教科书级别的！首先呢，那个“系统指令”就给AI定了个调儿：“你是个超高效的私人助理！”然后“用户提示”就是：“帮我回复Jim的邮件。”AI会立马翻看“短期记忆”，看到你和Jim的邮件来往。接着，它就动用“可用工具”，一键调用你的日历API，“哎呀，明天排得满满当当！”它可能还会通过RAG或者“长期记忆”，查到Jim是你一个特别重要的合作伙伴，所以回复可不能太“硬邦邦”。最后，它把所有这些信息一股脑儿地整合起来，就生成了那个既高效又暖心的回复，而且还按照“结构化输出”的要求，顺手给你发了个日历邀请。你看，这压根儿就不是模型自己变聪明了，而是咱们给它搭的这个“上下文”，让它瞬间变得“无所不知”，简直跟开了挂一样！
原野: 哦——原来是这样！不过啊，对于“上下文工程”这个新概念，我听说圈子里也有一些不一样的声音，有人就觉得，这不就是“老瓶装新酒”嘛？甚至还有人开玩笑说，这简直就是“AI巫术”，神神叨叨的。
晓曼: 没错，这争议还真不小。那些“批评家”就说了，你管它叫Prompt也好，叫Context也罢，对于大模型来说，它吃进去的，就是一长串的token序列，它根本分不清哪个是指令，哪个是它自己去“扒拉”来的信息。所以啊，从这个角度看，所谓的“上下文工程”，不就是把一个超大的提示词给“拆零碎”了嘛，还是提示工程的底子，确实有点儿“玄学”的味道。
原野: 嗯，你这么一说，这种观点听起来也挺有那么回事儿。那那些“拥护者”们，尤其是那些在第一线吭哧吭哧搞AI Agent产品的团队，他们又是怎么“回怼”这种说法的呢？
晓曼: 哎，要我说啊，那些一线“实战派”的感受才是最接地气的。他们就说了，虽然对模型来说都是token，但“怎么把这一串token，系统化、自动化、规模化地给它喂进去”，这才是真正的技术难点，也是能撬动大局的关键。有个比喻说得特别形象：“提示词是你对AI说声‘你好’，而上下文呢，是把你的整个人生故事都给AI讲了一遍！”对于那些复杂的Agent应用来说，上下文的设计和管理，简直就是整个系统的“骨架”啊。这玩意儿，早就不是以前那种“炼丹”式的玄学小技巧了，它已经实打实地变成了一门正儿八经的工程学科！
原野: 嗯，你这么一说，我这下彻底懂了。这就像是以前的手工作坊，和现在的大型现代化工厂的区别，虽然最终都“出产品”，但背后的理念、流程和规模，那压根儿就不是一个档次！那照这个趋势来看，咱们是不是可以大胆地说，那种专门钻研“提示词魔法”的时代，是不是正在悄悄地落幕了？
晓曼: 我觉得啊，八九不离十了。你想想，RAG、Agent框架这些技术现在越来越普及，以后啊，咱们这些搞开发的，会越来越依赖那些工具和系统，去自动地构建和管理上下文，而不是自己在那儿一个字一个字地“抠”那些越来越复杂的提示词。而且啊，虽然现在模型的“脑容量”越来越大了，能塞进去的上下文也更多了，但这也带来了新的烦恼，就像咱们刚才说的那个“上下文旋转”，模型在处理海量信息的时候，它也会“开小差”的。
原野: 嗯，这确实是个不小的挑战啊。原来还以为信息越多越好呢，结果发现不是那么回事儿。那如何把这些海量的上下文，进行有效的管理、组织和“瘦身”，听起来就像是“上下文工程”这个领域里，又一个深不见底的技术“大坑”啊。
晓曼: 说得太对了！所以未来AI应用真正的“杀手锏”，可能就不再是谁能把问题问得最“奇葩”、最“刁钻”了。这么一琢磨啊，过去咱们老是纠结怎么问问题，也就是那个所谓的提示工程，现在看来，那个眼界确实有点儿窄了。真正能决定AI到底能有多“逆天”的，其实是我们能给它搭一个多棒的信息“温室”，也就是咱们今天从头聊到尾的“上下文工程”啊。
原野: 这话简直说到点子上了！从一个简单的“口令”，到现在这种系统化的上下文构建，咱们跟AI打交道的方式啊，确实在经历一场彻头彻尾的“大变身”。这背后啊，其实指向了一个更深层次的问题：咱们人类到底要怎么样，才能更高效、更聪明地，把自己的想法、脑子里的知识，还有手头的工具，用一种AI能彻彻底底“吃透”的方式，传递给它呢？
