AI领域新兴趋势:上下文工程(Context Engineering)分析报告
核心概念
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定义演进
- 从"Prompt Engineering"(提示工程)向"Context Engineering"(上下文工程)的范式转移
- 强调对AI模型上下文窗口(Context Window)的系统性管理
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技术特征
- 涉及RAG(检索增强生成)技术实现
- 通过API/JSON等结构化数据控制上下文
- 适用于智能体(Agents)开发场景
行业动态
代表人物/机构 | 关键观点 |
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Tobi Lutke | 提出上下文所有权的概念("Own your context window") |
Andrej Karpathy | 认可上下文工程的技术价值 |
Simon Willison | 实践性应用框架开发 |
趋势分析
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技能需求变化
- 行业共识:上下文工程正成为比提示工程更关键的AI技能(参见文献8)
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应用场景
- 智能体开发中的上下文管理(文献7)
- 企业级AI系统的上下文优化
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技术实现
graph LR A[原始数据] --> B(上下文结构化) B --> C{RAG系统} C --> D[API交互] D --> E[优化输出]
深度观察
- 上下文窗口管理能力可能成为AI系统的核心竞争力指标
- 企业需建立专门的上下文工程团队(参考Shopify CEO Tobi Lutke的实践)
- 技术栈演进:从单纯提示词优化转向上下文管道建设