从提示词工程到上下文工程：PM视角下的AI演进指南

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Tyde

随着AI的普及和能力提升，产品经理的关注点从将AI作为工具“使用”转向将其战略性地“嵌入”到产品中。这意味着产品经理不再只是AI输出的消费者，更是AI驱动体验的架构师。这种从“使用AI”到“构建AI”的转变，要求产品经理深入理解使AI有效的底层机制。

提示词工程（Prompt Engineering）作为解锁LLM能力的关键技能受到广泛关注。然而，最近Shopify首席执行官Tobi Lutke和前特斯拉AI总监Andrej Karpathy等领军人物的讨论表明，业界正逐步转向“上下文工程”（Context Engineering）。下面我们将从产品经理的视角，深入剖析这一演变，对这两个概念进行回顾并分析这一转变背后的逻辑，并阐述其对产品经理工作的深远影响。

1. 提示词工程：指导AI的艺术

提示词工程是一种设计和优化输入提示词（即问题或指令）的实践，旨在引导大型语言模型（LLM）生成特定、准确、相关、连贯且可用的响应。它充当了人类意图与机器输出之间的接口。一个精心设计的提示通常包含以下关键要素：

• 指令： 明确指示模型应执行的任务
• 上下文： 提供背景信息或场景，帮助模型理解更广泛的语境
• 输入数据： 模型需要处理的具体信息或数据
• 输出格式： 指导模型所需响应的风格或结构
• 角色： 为AI分配一个特定身份（如“以高级产品经理身份回应”）以定制响应
• 语气： 指定输出的情感或专业基调

提示词工程看似简单，实则是一项复杂的沟通技能，它将人类的认知过程（如循序渐进的推理或角色扮演）转化为机器可理解的指令。它的有效性在于直观地与LLM潜在的（尽管是涌现的）“认知”模式对齐。

通过精心设计提示词，我们可以激发AI的创造力。更重要的是，它通常是改进AI输出最快、最便捷的方式，无需昂贵的模型再训练或额外的基础设施投入。但它具有一定局限性：

• 模型依赖与不稳定： 提示词工程所学到的原则和技能往往高度依赖所使用的特定模型，难以泛化到所有AI模型。看似微不足道的措辞修改可能导致截然不同且不可预测的结果
• “黑箱”方法： 传统的提示词工程将AI模型视为“黑箱”，只关注精心措辞的指令，无法解决模型潜在的系统性问题（如幻觉），因为AI缺乏对自身能力、工具或操作环境的基本理解
• 歧义挑战： 在提示词中找到特异性与灵活性间的完美平衡很难。如果提示词过于模糊，响应可能变得不可预测；如果过于僵化，则会扼杀创造力
• 评估困难： 提示词质量结合了最佳实践与创造性，使得客观评估充满挑战。而且某个LLM上表现良好的提示词，在另一个LLM上可能效果并不好
• 上下文窗口限制： 复杂提示词会占用AI上下文窗口，模型一次可处理的信息量是有限的
• 领域知识要求： 最佳输出结果通常需要特定领域专业知识，限制普通用户的有效性

提示词工程的局限性，特别是其对微小变化的敏感性和“黑箱”性质，揭示了人类期望（一致、智能行为）与LLM现实（统计模式匹配）之间的根本不匹配。这种脆弱性当扩展到复杂应用或企业需求时，成为一个关键瓶颈，从而推动了对更健壮、系统化方法（如上下文工程）的需求。

2. 上下文工程：编排AI的理解

上下文工程是指构建动态系统，以合适的格式提供准确的信息和工具，使大语言模型能够合理完成任务。它融合了Tobi Lutke、Ankur Goyal和Walden Yan等人的最新观点。让我们拆解下分析：

1. 上下文工程是一个系统：复杂智能体往往需要从多源获取情境：应用开发者、终端用户、历史交互记录、工具调用数据或外部信息源。整合这些要素需要一套精密系统。
2. 这个系统是动态的：多数上下文要素实时变化，因此最终提示词的构建逻辑也必须具备动态性——绝非静态模板能胜任。
3. 必须提供准确信息：智能体失效的常见原因就是缺乏正确语境。大语言模型无法读心——必须为其精准投喂信息。"输入垃圾，输出垃圾"的铁律在此同样适用。
4. 必须配备合适工具：仅靠输入信息未必总能解决问题。若要增强模型能力，就必须确保其掌握恰当工具：无论是信息检索、执行操作还是其他功能模块。优质工具与准确信息同等重要。
5. 呈现格式至关重要：如同人类沟通，与大模型的交互方式直接影响效果：简短明确的错误提示远胜冗长JSON数据块。这一原则同样适用于工具设计——工具的输入参数设置直接决定模型的调用成功率。
6. 是否完成任务：在思考上下文工程时，这个问题非常重要。它强调大语言模型不会读心术——你需要为它们创造成功条件。这也有助于区分故障模式：失败是因为未提供正确信息或工具？还是模型已掌握全部正确信息却仍出错？这两种故障模式的解决方式截然不同。

所以，为了在应用中实现可靠性、事实准确性和可扩展性，模型的运行“环境”必须经过精心设计。这意味着需要主动管理内存、集成外部数据（RAG）和提供工具，从而有效地将LLM转变为一个更大、智能设计系统中的组件，而不是一个独立的预言机。

上下文工程是构建AI模型成功完成任务所需“一切”信息的艺术和科学。它超越了仅仅编写即时指令（提示词工程），而是动态地提供所有必要的背景信息，使AI能够有效响应。上下文工程旨在为模型提供一个“完整的心理地图”或对话的“完整剧本、场景和灯光设计”。这种全面的环境包括背景信息、角色/人物、规则/约束、期望的格式、记忆、工具以及整体任务流程等。

Andrej Karpathy和Tobi Lutke等认为：上下文工程是“用恰到好处的信息填充上下文窗口以进行下步任务的精妙艺术与科学”。跟提示词工程侧重“如何措辞”不同，上下文工程关注任务“首先能够被解决”。

上下文工程代表着AI交互从“对话式”视角（提示）到“系统设计”视角的范式转变。它承认LLM并非在人类意义上具有内在智能，而是强大的模式匹配器，需要精心策划的输入环境才能可靠地执行复杂任务。对“动态系统”、“记忆”、“工具”和“任务流”的强调表明，工程师正在为LLM构建一个“环境”，而不仅仅是与它对话。这暗示着对LLM机制更深层次的理解——它们需要结构化的外部数据和工具来克服其固有的局限性（如无状态性和知识截止日期）。

表：提示词工程与上下文工程对比

3. 转变背后的逻辑：上下文为王

上下文窗口是LLM的临时记忆，它定义了模型在一次交互中可考虑和处理的文本量（以token衡量），包括所有系统指令、用户输入、对话历史、内联示例以及任何元数据。

上下文窗口大小近年来经历了指数级增长，短短6年内增长了约1000倍，这一趋势被一些人比作“新的摩尔定律”。更大上下文窗口使模型能够进行更复杂推理，提高准确性，并处理诸如阅读长文档（如100页的法律合同、整个代码库）或在多轮对话中不丢失上下文。

但更大上下文窗口伴随着显著的成本：增加的计算资源、更高的推理成本和更长的延迟。此外，模型可能遭受信息过载和“近因偏差”（过度重视后面的token），如果管理不当，可能会“遗忘”早期内容或错过关键信息 23。研究表明存在边际效益递减，这意味着简单地“塞入”更多信息并非总是最优解

尽管上下文窗口的扩展看似会减少对精细上下文管理的需求（即“把所有东西都放进去”），但相关的成本、性能权衡（近因偏差、信息过载）以及对外部动态数据（RAG）的持续需求，实际上反而强化了对复杂上下文“工程”的重要性。这不再是关于数量，而是关于在扩展窗口内的“质量和战略性放置”。简单地拥有一个更大的“桶”（上下文窗口）并不能解决“放入什么”以及“如何组织”的问题。技术解决方案（ALiBi、FlashAttention、Mamba）旨在高效地“实现”更大的窗口，但对该空间的“战略性使用”仍然需要工程方法。这是一个关键的因果关系：更大的上下文窗口，反而使上下文工程变得更复杂和关键，而不是更不重要，因为它增加了优化和潜在陷阱的表面积。

4. 对产品经理的启示：驾驭新的AI范式

产品经理必须超越简单的“提示词基础”，从产品构思之初就战略性地将上下文嵌入AI产品。这意味着主动将AI能力作为战略组成部分进行集成，而非事后添加，确保它们与整体业务目标保持一致。

向上下文工程的转变将AI产品开发从功能层面的集成提升到整体架构层面的考量。产品经理不再仅仅定义AI“做什么”，而是定义AI如何在整个产品生态系统和用户旅程中“理解”和“运作”。这意味着产品经理需要更深入地参与底层数据流、内存管理和工具集成，将其视为核心产品功能。

如果上下文工程是关于构建提供全面理解的“系统”，那么产品经理必须确保这种“理解”从一开始就被设计到产品中，而不仅仅是通过提示词添加。这意味着将数据流、内存和工具集成视为核心产品功能，而不仅仅是技术实现细节，以确保AI的智能深度嵌入且可靠。 关键启示与展望

• 上下文是新范式下的核心资产： 产品经理必须认识到，AI产品的价值不再仅仅取决于底层模型的强大，更在于其所能访问和有效利用的上下文的质量和广度。将上下文视为产品设计和开发的核心要素，是确保AI产出准确、相关和连贯的关键。
• 从“对话”到“系统”的设计思维： 产品经理需要将AI产品视为一个动态的、情境感知的系统，而不仅仅是用户与AI之间的单次对话。这意味着要设计能够管理记忆、集成外部工具和数据、并支持复杂多步骤任务的用户体验流。
• 拥抱跨职能的深度协作： 上下文工程的复杂性要求产品经理与数据科学家、AI工程师和UX设计师进行前所未有的紧密合作。产品经理需要提升其技术理解力，以便有效沟通并共同解决AI产品在数据、模型和系统层面的挑战。
• 持续迭代与风险管理： AI产品开发是一个不断学习和适应的过程。产品经理应建立持续的反馈循环和评估机制，以优化上下文的提供方式，并主动识别和缓解AI特有的风险，如幻觉和偏见。
• AI产品经理的战略价值提升： 随着AI从实验走向生产，能够驾驭上下文工程的AI产品经理将成为企业实现AI战略优势的关键人才。他们不仅能定义“做什么”，更能设计“如何理解”和“如何运作”，从而推动AI从技术能力转化为真正的商业价值。

未来，随着上下文窗口的持续扩大和AI模型能力的不断演进，上下文工程将变得更加精细和复杂。产品经理将面临如何高效管理海量上下文、如何平衡成本与性能、以及如何确保AI在更广阔、更复杂的场景中保持可靠性和准确性的挑战。然而，正是这些挑战，将进一步巩固上下文工程作为AI产品成功基石的地位，并为产品经理带来前所未有的创新机遇。