企业级 AI 正在告别“拼提示词”的草莽时代，转向“拼上下文”的系统战争。过去 12 个月，我们把 200+ 条业务提示词喂给同一大模型，发现决定准确率的不是 prompt 花哨程度，而是上下文的“三把锁”——知识边界、权限边界、会话记忆。谁能把 ERP、CRM、IAM 里的碎片化数据实时蒸馏成 4K token 的“业务快照”，谁就能把幻觉率从 30% 压到 3%，把交付周期从月缩到周。

在构建企业级AI应用时，一个残酷的现实是绝大多数项目的失败，并非基座大模型能力的失败，而是上下文的失败。即便最强大的大模型，如果提供给它的信息是不完整、有歧义的或者结构混乱的，其表现也会大打折扣。这反映了一个核心事实–决定AI系统性能上限的，正是其在做出推理前所能获取的信息质量。

随着AI从简单的问答工具向能够执行复杂任务的智能体进化，行业内的关注点正迅速从提示词工程（Prompt Engineering）转向一门更系统、更具架构性的学科——上下文工程（Context Engineering）。本文将直接剖析这两者的区别，帮助您理解为何后者才是构建可靠、可扩展的生产级AI应用的基础。

提示词工程，本质上是精心设计和构建输入指令的过程，目的是为了让大模型在推理中，获得更优的单次输出。它的核心焦点在于“如何提问”，即优化直接发送给大模型的、具体的文本字符串。这门技术在处理独立的、单轮次的任务时非常有效，例如生成一封邮件、总结一段文字、生成一张图片等。

上下文工程，则是一门系统性的学科，其定义为在大模型进行推理时，对其周遭所有静态信息和动态信息，进行系统性的设计、构建和管理。它关注的问题在于“需要让大模型知道什么”。它要管理的不是单条指令，而是模型做出推理前，所能看到的整个信息生态系统，这包括对话历史、用户数据、外部知识库、可用的工具及其返回结果等。

为了更直观地理解两者的差异，下表从多个维度进行了直接对比：

可以认为，提示词工程是上下文工程的一个子集。比如你需要将精心设计的系统提示词（System Prompt）视为上下文工程中的一个静态组件，用于刻画每个智能体的角色设定。但是，上下文工程需要构建一个动态运转的系统，在每一次调用LLM之前，都根据当前任务实时地组装一个最优的信息集合。

为什么我们必须要关注上下文工程？这里涉及到对上下文窗口的理解。

著名AI研究者Andrej Karpathy提出了一个精准的技术类比：LLM就像一种新型计算机的CPU，而它的上下文窗口（Context Window）就是这台计算机的RAM（内存）——即AI处理当前任务的工作记忆。

（图源：Andrej Karpathy: Software Is Changing）

LLM的上下文窗口是一种有限且宝贵的资源，它受技术、成本等限制不可能无限大。天真地将所有可能相关的信息都塞入上下文，不仅会迅速耗尽Token预算、增加大模型推理的成本和延迟，还会引发一系列严重的问题，比如：

• 中间遗忘(LostintheMiddle)：模型更倾向于关注上下文的开头和结尾，而忽略中间部分的信息。
• 上下文腐烂(ContextRot)：随着上下文长度增加，模型准确处理信息的能力会下降。
• 上下文干扰(ContextDistraction/Confusion)：过多的无关信息，例如提供了过多的工具定义，会分散模型的注意力，导致其性能下降，甚至完全忽略核心指令。
• 上下文中毒(ContextPoisoning)：一个错误的或被篡改的信息进入上下文后，可能会被模型反复引用，导致后续的推理逻辑全盘崩溃。

因此，上下文工程的核心挑战在于在有限的上下文窗口内，传递最高质量的信息。这要求我们从被动地“填满”上下文，转向主动地、策略性地“管理”上下文。

让我们通过一个具体的企业级客户服务场景，来感受这两种方法的巨大差异。

场景是一位已登录的客户发起聊天，“我想查一下我的订单在哪？”

对于一个提示词工程的聊天机器人而言，能做到的系统逻辑非常简单。它接收到用户的文本，然后应用一个预设的提示模板，生成一个标准回复：“好的，请提供您的订单号。”这种方式将搜寻信息的责任完全推回给了用户，体验被动且效率低下。它无法利用用户已经登录这一重要信息，也无法访问任何实时数据。这是一种典型的无状态交互。

对于一个基于上下文工程构建的智能体，能通过一个动态的、多步骤的工作流系统更好地满足用户需求。

1、识别用户与意图：系统通过用户的登录信息识别出其customer_id，并理解用户的意图是“查询订单状态”。

2、动态上下文组装：系统不会立即响应，而是开始从多个数据源收集信息，动态构建上下文。

2.1、调用CRM API：使用customer_id查询CRM系统，发现该用户最近有三个订单：#123 (T恤), #124 (牛仔裤), #125 (鞋子)。

2.2、检索知识库 (RAG)：系统并行地在企业内部的知识向量库中检索公司的“标准配送政策”文档，以备后用。

3、基于上下文的主动推理：此时，智能体的“工作记忆”中包含了“用户有多个近期订单”这一关键信息。它识别出请求的模糊性，并利用这个上下文生成一个更智能的问题，而不是盲目猜测：“我看到您最近有几笔订单：#123 (T恤), #124 (牛仔裤) 和 #125 (鞋子)。请问您想查询哪一单呢？”。

4、执行工具并生成最终响应：用户回复“#124”后，智能体调用内部工具，这里是一个业务系统后端APIcheck_order_status(order_id=124)。

5、接收观察结果：工具返回一个包含物流状态的JSON对象，这个结果被作为新的信息添加回上下文中。

6、持续生成：LLM收到的后续的上下文中，包含了完整的对话历史、从CRM获取的订单信息、工具返回的物流状态以及知识库中的配送政策。基于这个完整的、高质量的上下文，它可以生成一个全面而贴心的回复–“您的牛仔裤订单(#124)已通过菜鸟发货，预计明天下午5点送达。另外提醒您，我们的政策支持30天内退货。”。

这个例子清晰地表明，上下文工程通过系统化地编排信息流，将一个被动的问答机器人，升级为了一个主动、个性化且能解决实际问题的智能助理。

从“提示词”到“上下文”，这不仅仅是一个术语的演进，更是AI应用开发思想的深刻变革。它标志着行业从关注临时的指令技巧，走向了构建可持续、可扩展的信息系统。

在基础模型能力日益商品化的今天，一个公司独特且精心设计的上下文工程，将成为其核心的竞争壁垒之一。能够掌握上下文工程能力的团队，才能够打造出真正可靠、智能且体验卓越的AI产品。