提示工程正逐步被更复杂的系统设计取代——欢迎进入 Context Engineering 时代。
• 不再仅靠巧妙的 prompt，AI 从简单对话转向自主 agent，需要构建信息与工具的全生态，才能真正完成任务。
• 核心组成：
👤 用户信息（偏好、历史、个性化数据）
⚒️ 多样工具与 API（计算器、搜索引擎等辅助完成任务）
📖 动态检索知识（数据库、外部信息源）
💻 任务输入（用户指令或查询）
⛓️ LLM 推理链（思考与决策逻辑）
🧠 会话记忆（上下文连续性）
• 记忆分短期（对话上下文内）与长期（外部存储，如向量数据库），持续积累和利用用户历史，提升智能表现。
• 核心问题不再是“如何写好 prompt”，而是“提供给模型的上下文能否合理支撑任务完成”。
• 透过搭建整合信息流和推理链的系统，AI 的应用效率和准确性将被彻底提升，推动智能自动化进入新阶段。
这不仅是技巧升级，而是构建能赋能 AI 实际落地的基础架构，未来的竞争关键在于谁能搭建更完善的上下文生态。
🔗 x.com/femke_plantinga/status/1962908432026960086
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