大模型应用的两种核心技能对比，提示工程与上下文工程

文章对比了提示工程和上下文工程两种大模型应用技术。提示工程是设计一次性指令，让模型执行特定任务；而上下文工程更深入，设计模型运行的整个"心智世界"，包括模型看到什么、如何看到、何时看到。提示工程是上下文工程的子集，而非反过来。提示工程让你获得第一个好的输出，而上下文工程确保长期输出仍然稳定可靠，是构建大规模LLM应用的关键。

首先是提示工程（Prompt Engineering）——早期 GPT-3 热潮的宠儿。每个人突然都成了“提示工程师”，这主要意味着在聊天框中输入一些奇怪的东西，并让模型写出令人印象深刻的内容时截屏。

然后是上下文工程（Context Engineering），这听起来像是提示工程的无聊表亲——直到你意识到它才是让一切在规模上真正发挥作用的关键。

我已经详细介绍了什么是上下文工程，但在这里，让我们谈谈它与提示工程有何不同——以及为什么混淆它们会严重影响你的构建。

它们到底是什么？

提示工程

你在提示框中写了一些巧妙的东西，希望模型“理解”。它基本上是设计一次性指令：“你是一个专家 X。像 Z 一样做 Y。”

你调整措辞、格式，也许还有几个例子。完成。

这是在记忆、嵌入、检索、函数调用等工具出现之前我们生存的方式。仍然非常有用——特别是对于创意任务或一次性对话。

上下文工程

这更深入。你不仅仅是在编写提示。你正在设计模型运行的整个心智世界。

它关乎模型看到什么（文档、过去的聊天、示例、摘要）、它如何看到（结构化还是混乱），以及它何时看到（动态注入、静态、基于记忆）。你考虑的是 token，而不仅仅是指令，系统提示，记忆槽，工具输出，历史窗口。

上下文工程不止于提示设计——它构建了整个对话的框架。

目的

• 提示工程： 从提示中获得特定响应。通常是一次性的。
• 上下文工程： 确保模型在会话、用户和混乱中始终表现良好。

用例

• 提示工程：

→ 文案变体

→ “写一条像 Naval 一样的推文”

→ 一次性代码生成

→ 炫酷演示

• 上下文工程：

→ 带有记忆的 LLM 代理

→ 不会产生幻觉的客户支持机器人

→ 多轮对话流程

→ 需要可预测性的生产系统

它们之间是否存在包含关系？

是的。但不是人们通常认为的那样。

提示工程是上下文工程的一个子集，而不是反过来。

可以这样理解：

• 提示工程侧重于在特定时刻对模型说什么。
• 上下文工程侧重于当你说话时模型知道什么——以及它为什么应该关心。

如果提示工程是编写一个出色的指令……

上下文工程就是决定该指令之前和之后发生的事情——记住什么，从记忆或工具中提取什么，整个事情是如何构建的。

所以不，这些不是相互竞争的做法。

提示工程是上下文工程构建的更大机器中的一小部分。

两者之间的关系

提示工程是你在上下文窗口内做的事情。

上下文工程是你决定填充窗口的内容的方式。

你可以设计一个杀手级提示。但如果它被埋在 6K 个无关的聊天历史或格式不佳的检索文档后面，那又如何？一切都完了。

所以——提示工程仍然很重要。但它存在于上下文工程构建的容器中。

糟糕做法的后果

糟糕的提示工程：

• 输出语气错误
• 指令被忽略
• 模型表现得像喝醉了一样
• 你花费数小时调整逗号和同义词

糟糕的上下文工程：

• 模型忘记了它为什么参与对话
• 提示被噪音淹没
• 输出是通用的、脱离实际的或误导性的
• RAG 崩溃，内存泄漏，工具链失败

上下文工程如何帮助提示工程

• 保护你的提示。 你可以写出有史以来最好的指令，但如果它在三个常见问题解答和一个 JSON blob 后面的第 12,000 个 token 处丢失，那也无济于事。
• 围绕提示构建一切。 记忆、检索、系统提示——所有这些都旨在支持提示的清晰度和优先级。
• 处理规模。 你不需要为每个变体都进行提示工程。你注入结构化上下文，以适应不同的用户/任务。
• 管理约束。 Token 限制？延迟？成本？上下文工程决定什么被丢弃，什么被保留。

其他比较因素

• 思维模式： 提示工程是关于制定清晰的指令；上下文工程是关于设计模型思维过程的整个流程和架构。
• 范围： 提示工程在单个输入-输出对内操作；上下文工程处理模型看到的一切——记忆、历史、工具、系统提示。
• 可重复性： 提示工程可能时好时坏，通常需要手动调整；上下文工程旨在实现跨多个用户和任务的一致性和重用。
• 可扩展性： 提示工程在扩展时开始崩溃——更多用户=更多边缘情况；上下文工程从一开始就考虑了规模。
• 精确性： 提示工程严重依赖措辞来使事情“恰到好处”；上下文工程侧重于在正确的时间提供正确的输入，从而减轻提示本身的负担。
• 调试： 提示工程调试主要是重新措辞和猜测哪里出了问题；上下文工程调试涉及检查完整的上下文窗口、记忆槽和 token 流。
• 涉及的工具： 提示工程只需 ChatGPT 或一个提示框即可完成；上下文工程需要记忆模块、RAG 系统、API 链等更多后端协调。
• 失败风险： 当提示工程失败时，输出会很奇怪或偏离主题；当上下文工程失败时，整个系统可能会表现出不可预测性——包括忘记目标或误用工具。
• 寿命： 提示工程非常适合短期任务或爆发式创造力；上下文工程支持具有复杂状态的长期工作流和对话。
• 工作类型： 提示工程类似于创意写作或文案调整；上下文工程更接近于 LLM 的系统设计或软件架构。

那么，你应该关心哪一个？

两者都重要。但重要性不同。

• 提示工程是我们开始的方式。它是让 LLM 屈服于你意愿的快速而粗糙的技巧。
• 上下文工程是我们扩展的方式。它是可靠的 LLM 驱动系统背后的真正设计工作。

提示工程让你获得第一个好的输出。

上下文工程确保第 1000 个输出仍然很好。

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