从提示词工程到上下文工程：AI交互复杂化的系统设计新思路

随着AI应用从简单的问答交互迈向复杂的多智能体系统，传统的提示词工程已难以满足系统级设计需求。上下文工程（Context Engineering）应运而生，成为应对AI交互复杂化的全新思路。本文将深入剖析上下文工程的背景、与提示词工程的核心差异，以及在实际落地中面临的典型挑战与解决方向。

一、上下文工程产生的背景：AI Agent应用场景的复杂化

在早期的提示词工程时代，整个系统仅涉及两方交互：人和LLM。人提供输入，LLM返回回应。人通过提示词控制输入，从而影响LLM的输出，因此提示词的质量至关重要。

然而，随着AI Agent在实际场景中广泛落地，与LLM的交互方式变得愈发复杂。如今的交互方大幅增加，包括：

• 人类用户
• 历史资料
• 外部工具
• 数据库
• 会话记忆
• LLM本身

虽然LLM在整个系统中仍占据核心地位，但需要处理的问题已远不止调整提示词。同时，随着大模型能力的持续提升，提示词的敏感度正在下降（并非完全不重要），这意味着单次调用的提示词不再那么关键。