从提示词创作者到AI架构师：提示词优化自动化指南

在提示词工程领域，一个关键的挑战正日益凸显：当我们组建“大型语言模型评审团”（Jury of LLMs）来评估提示词性能时，最终会得到一个内容庞杂、充满定性反馈的JSON文件。手动解析这座“文本大山”不仅耗时费力，更与实验室追求自动化的核心目标背道而驰。此时，一个重要的认知浮出水面：真正的创新，不仅在于优化提示词本身，更在于让“优化过程”实现自动化。这一转变，标志着从业者需从“提示词创作者”（Prompt Artist）向“AI架构师”（AI Architect）进化——就像建筑师无需亲自诘问每一位证人，而是设计整体策略、引领团队方向，AI架构师的核心任务，是搭建一个能自主分析性能、智能迭代优化的系统。

超越提示词工程：语境工程的崛起

随着大型语言模型（LLMs）能力不断增强，其性能的限制因素逐渐从“如何设计提问话术”转向“如何在有限的上下文窗口中装入关键信息”。这意味着，从业者的角色正在向“语境工程师”（Context Engineer）转变：核心任务不再是简单调整措辞，而是构建一套精密系统，从海量信息中筛选出核心要点，为模型打造“最优操作语境”。而实现提示词与总结自动化的系统，正是应对这一挑战的关键——它能高效提炼关键信息，让模型的“工作记忆”得到最大化利用。

搭建自我优化的“AI法律系统”

为实现提示词优化的自动化，我们可借鉴法庭场景，设计一个包含三大核心角色的系统，让每个角色各司其职、形成闭环：

系统核心角色分工

1. 证人（操作者）

   ：负责“作证”的LLM，具体任务是根据当前提示词生成内容（如文章摘要），是整个系统的“输出端”。

2. 评审团

   ：由多个“批评型AI”组成的评估小组，依据严格标