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深度剖析：上下文工程（CE）与提示工程（PE）的本质差异
过去的一年里，唱衰 Prompt Engineering 的声音此起彼伏，有人直呼“提示工程师要下课”。现实却反手给了剧本杀式反转——它非但没谢幕，还升级打怪，进阶成 MVP：上下文工程（Context Engineering，CE）。
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面向AI代理的有效上下文工程
随着 AI Agent 从工具走向自主体，提示工程已无法满足复杂任务的需求。上下文工程作为新一代构建范式，正在成为产品经理与工程师必须掌握的核心能力。本文系统解析上下文工程的关键组成、技术演进与设计原则，帮助你理解如何在有限注意力预算下，构建更高效、更可控的智能体。
从提示词到上下文：构建下一代企业级AI应用的核心范式转变
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。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
当 Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成图书馆，Agent 的下一轮护城河只剩一条——「上下文工程」：让 AI 像人类一样“把书读厚再把书读薄”，在 100 万 token 里秒筛 0.1% 关键信号，并随对话持续重写自己的“记忆权重”。谁能把动态上下文压缩成可解释、可干预、可迁移的“认知缓存”，谁就握住了 Agent 从“答得对”到“做得成”的生死开关。
上下文工程探秘：超越提示词，AI产品经理必须掌握的核心技能
本文将深入探讨为什么上下文工程是构建可靠AI产品的核心，并系统性地介绍其两大基础原则与四大实现策略。无论您是产品经理、工程师还是AI爱好者，理解这些概念都将帮助您构建出更强大、更可靠的AI智能体。现在，让我们首先来探究，为何对上下文的管理如此至关重要。
万字拆解：RAG已死吗？上下文工程（context engineer）为何为王？
最近看一个播客是 Chroma 创始人兼 CEOJeff在 Len Space 播客的对话，对话的标题就是关于“RAG is dead”的观念，在视频中很明显的说明了原本的RAG的局限性和现在context engnieer的重要性，今天我就想全面分析一下“上文工程”（context engnieer）为什么这么爆火？以及将来RAG的形态到底何去何从……
当 RAG 失效时，我们该如何让 AI 真正“理解”企业系统？
RAG 曾是企业构建智能问答系统的“黄金方案”，但在复杂业务场景中，它的边界正在显现。本文将从 RAG 的失效机制出发，探讨如何通过 Agent 化、语义建模与系统协同，让 AI 真正“理解”企业系统，走出知识调用的浅层困境。
模型总“跑偏”？揭秘AI产品经理“外挂”：上下文工程！
今天，咱们来聊点真正能提升你产品“IQ”的话题——最近在AI圈爆火的“上下文工程”（Context Engineering）。是不是觉得这词儿听着挺高大上，但又有点摸不着头脑？别急，作为一名深耕AI领域的产品经理，我敢说，这绝对是你驯服AI的终极奥秘！
我们聊一聊上下文工程
在大模型时代，“上下文”不再只是输入框里的几句话，而是贯穿产品设计、交互策略与智能响应的核心工程。本文从产品视角出发，系统梳理上下文工程的关键构成与设计逻辑，结合真实案例，探讨如何通过“构建上下文”来提升智能体的理解力、响应力与业务适配力。
2025还在学提示词？现在进化到「上下文工程」了，重塑AI应用开发的新范式
上下文工程正重塑 AI 应用开发，它整合任务描述、样本示例、检索数据等多要素，构建动态信息供给系统，解决大模型输出效果依赖提示词质量的问题，成为 AI 应用从“玩具”迈向“生产力工具”的关键。
