随着人工智能技术的飞速发展，尤其是生成式语言模型的广泛应用，业界对如何高效利用这些模型的讨论日益激烈。“提示工程”（Prompt Engineering）曾被认为是与大型语言模型互动的关键手段，通过设计巧妙的提示语使模型生成符合预期的内容。然而，人工智能专家Andrej Karpathy提出了一个更为深刻的视角，即“上下文工程”（Context Engineering），他认为这是超越传统提示工程的全新范式，能够更有效地提升模型的表现和实用性。 所谓“提示工程”，简而言之，是为语言模型构造精确的、结构化的输入提示，以引导模型生成理想的输出。提示工程的优点显而易见，它具有直观性强、易操作的特点。用户通过试错和调整逐步优化提示语，从而解决模型回答不准确或偏离主题的问题。
但这一方法也存在局限性，提示设计往往依赖人工经验，难以系统化复制。随着任务复杂度增加，单纯依靠提示难以捕捉足够全面的信息，模型表现也会因此受到限制。 与此相对的是Karpathy所强调的“上下文工程”，它不仅关注输入提示的设计，更强调为模型提供丰富、结构化且动态调整的上下文信息。上下文工程将提示视为知识和信息的载体，通过构建更完整的输入环境，让模型能够基于更多、更准确的背景知识进行推理和生成。比如，在对话场景中，提供前文历史、相关领域知识甚至多模态数据作为上下文，而不仅仅是一个简短的提示语，从而大幅提升模型输出的相关性和深度。 在技术层面，上下文工程依赖于对输入数据的精细加工与管理，包括上下文数据的筛选、格式化以及智能扩展，甚至通过算法自动嵌入相关信息以增强模型理解力。
例如，结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的技术，将外部知识库中的相关内容实时加入上下文，为模型提供更权威和详实的依据。这一过程无疑超越了传统提示工程的针对性单点发力，而是从整体上优化模型的输入环境。 Karpathy认为，随着大型语言模型参数规模的爆炸增长，模型自身具备了更强的理解和推理能力，因此真正的挑战在于如何构造可辅助模型高效利用这些能力的上下文环境。只有为模型提供充分、精准的上下文，它才能发挥出最大潜能，生成更为准确、有价值的内容。 现实应用中，上下文工程具备显著优势。以智能客服系统为例，传统提示往往局限于当前用户的问题描述，信息缺乏全局视角。
上下文工程则能综合用户历史交互记录、相关产品文档及实时环境数据，形成一个面向模型的丰富上下文，支持更精准的自动回复和个性化推荐。同样在内容创作、教学辅导等领域，注入丰富背景知识和前置条件成为实现高质量生成内容的关键所在。 从职业发展角度来看，具备上下文工程能力的专业人士将成为未来人工智能生态中的稀缺人才。当前市面上提示工程培训逐渐饱和，而如何设计并管理复杂多样的上下文，融入检索、知识图谱等技术，成为推动生成式AI产品落地的核心技能。这也要求从业者跨越传统语言模型操作层，深入理解信息结构与语义关联，实现从数据到知识的跃迁。 此外，上下文工程对于AI伦理和安全保障也有重要影响。
通过构建可控、透明的上下文系统，可以有效减少模型生成有害内容或错误信息的风险。上下文结构化处理为后续的审查、过滤提供了便利，有助于增强模型输出的可信度和合规性。 未来，上下文工程有望与多模态技术、强化学习等先进方法深度融合，打造更加智能、细腻的交互体验。借助人工智能模型的通用性，上下文工程将成为连接多领域知识源与生成能力的桥梁，推动技术向真正智能化迈进。 综上所述，Karpathy关于“上下文工程”优于传统“提示工程”的观点为AI技术的发展指明了方向。上下文工程不仅仅是输入提示的优化，更是一整套构建和管理信息环境的科学方法。
它促使人工智能模型突破表层文本理解，深入知识融合和动态推理层面，实现更准确、高效和可信的内容生成。随着技术的不断演进，积极探索和实践上下文工程，必将成为提升人工智能价值和拓展应用边界的关键所在。
