跨越“Prompt”浅滩，航向“Context”深海 原创

当模型能力已经逼近甚至超越特定场景下的人类水平时，人与AI沟通的“交互带宽”就成为了制约AI释放潜能的核心瓶颈。

如今，尽管提示词（Prompting）仍是大模型交互中不可或缺的重要环节，但其局限性已逐渐显现。研究与实践正从依赖单一技巧性操作，转向对语境建模、信息组织与交互结构的系统性探索。而这，便是“上下文工程”（Context Engineering）兴起的原因。

在“PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会”的“从提示工程到上下文工程 AI落地范式升级”分论坛上，多位一线实践者与意见领袖，就如何构建高效上下文、激活企业级Agent、赋能个体创造等核心议题，展开了深度剖析。

范式迁徙：告别“对讲机” 重构人机协同新“链路”

当前，AI应用的挑战在于如何从零散的、一次性的对话，升级为具备记忆、理解和持续演进能力的系统化协同。43咨询CEO小七姐表示，当下我们正深陷于“带宽悖论”——模型智能正以指数级增长，而人机交互方式却仍停留在低效的“对讲机”模式。要打破这一僵局，必须推动交互范式从“提示工程”跃迁至“上下文工程”。

她强调，“上下文工程”的核心在于为AI构建一套共享的、动态的记忆系统，使其真正理解个体的经验、思维模式与知识体系，从而演化为“数字孪生”或“第二大脑”。

在方法论上，她将这一系统划为五个层次。其一是基础层：通过人格对齐，让模型理解“我是谁”；其二是交互层：固化高频场景，形成可复用的智能工具集；其三是知识库层：通过结构化存储与检索，支撑长期记忆与知识更新；其四是生成与创造层：实现深度的人机共创；其五复用层：将共创成果反哺至知识库，形成记忆闭环。

小七姐进一步分享了自身实践。她提出，可将积累的提示词经验构建成RAG知识库，并结合更高阶的System Prompt，打造出能够依据简单意图自动生成复杂“元提示（Meta Prompt）”的智能体。这一探索可验证系统化上下文在提升AI协同深度与效率上的巨大潜力。

LangGPT联合创始人甲木指出，企业级AI应用与个人用户使用存在根本差异。前者必须满足生产环境下的稳定性与可靠性，更接近工业流水线式的严苛要求。

他强调，企业级“上下文”工程并非零散的提示，而是动态、结构化的工程体系。其既包含由指令和示例组成的“指令上下文”，用于规范模型行为；也依托RAG等技术引入领域知识，构成“知识上下文”；同时还需结合工具调用与环境反馈，形成可闭环的“操作上下文”。三者协同，才能支撑起企业级应用的稳健运行。

甲木指出，一个生产级的Prompt或Agent并非一次性产物，而是要经历完整且严谨的工程链路。从MVP阶段的可行性验证，到大规模批量化评测；再基于评测结果进行智能优化，最终进入投产，并在运行中持续监控与迭代。

在架构层面，他提出了Agent的五层理论：最底层是模型，其上依次是提示词与工作流，再向上是单智能体，最终扩展至多智能体协同。复杂度随着层次的递进逐步增加。这一理论可为企业在规划、落地Agent应用时，提供系统化的路线与实践方法论。

扣子智能体大赛冠军张凯寓揭示了从“提示”到“上下文”的认知飞跃。他表示，如果把大模型比作一座深邃的千年古湖，那么“提示词”就像投入湖中的一颗石子，它的大小、角度与力度决定了涟漪的初始形态。而“上下文”则像整个湖泊的生态：水中的游鱼、湖底的水草、周围环境的温湿度，甚至月相变化带来的潮汐暗流。真正的涟漪，并非单一石子所致，而是由整个生态系统共同塑造。

在此基础上，张凯寓指出，随着模型能力的增强，我们正进入一个“元提示”的新阶段——由AI来撰写并优化指导AI的提示词。在这一过程中，人类的角色正在转变：不再只是单纯的指令发出者，而是风格、品味与深层意图的定义者。

他认为，在AI时代，人类最不可替代的核心“元能力”在于两方面。其一是定义问题空间的能力，即提出一个好问题；其二是创造评价体系的能力，即在无数AI生成的可能性中，作出符合人类价值观与目标的最终判断。

个体创造：Web Coding与社区生态，赋能价值实现

新范式的崛起，在于打破技术壁垒，更在于创造的“权柄”交给更广泛的个体与群体。

AI知名博主向阳乔木表示，“Vibe Coding”正在深刻颠覆传统的软件开发模式。他强调，这一由人工智能驱动的新范式，核心方式是通过自然语言对话来完成编程。其最大价值在于极大地降低了编程门槛，使产品经理、设计师，乃至任何拥有创意的普通人，都能将想法快速转化为可用的软件工具。

向阳乔木分享了自己的实践案例。他通过与AI对话，不仅为公众号后台增加了快捷功能，还对飞书进行了改造，使其具备AI润色能力；同时，他还制作了个性化番茄钟，并进一步构建了一套代码量接近20万行的复杂编辑软件，用于支撑自媒体写作的全流程。这些成果充分展示了Vibe Coding的潜力。

他总结道，这一新范式的核心流程是“定义需求—AI生成—对话迭代”。其让开发者能够将精力集中在产品逻辑和用户价值上，而不是陷入繁琐的底层代码实现中。这意味着效率的提升，更是一场创造力的解放，让每个人都有机会成为自己数字工具的创造者。

WayTOAGI社区发起人AJ分享了开源社区在推动AI技术民主化进程中的关键作用。他表示，作为AI时代最活跃的开源社区之一，WayTOAGI通过“人传人”的知识分享模式，汇聚了大量开发者、创业者与学习者。

她强调，社区的力量在于协同与共创。这种集体智慧不仅将早期复杂的提示工程理论“大道至简”，提炼出“上下文+任务”这一高效而实用的核心模式，更在实践中逐渐演化为创新应用的孵化器。

AJ进一步指出，社区内部已经涌现出众多成功的独立开发者案例。例如，有人利用AI进行视频转绘，实现大规模营销；有人为家装等垂直行业打造定制化解决方案；还有团队孵化出AI短剧工作室。这些案例生动地说明，一个开放、协作的社区生态，能够将前沿的AI能力迅速转化为解决实际问题、创造商业价值的生产力，从而真正赋能每一个充满热情的个体。

启师傅的AI客厅主理人启师傅，将“上下文”的边界从数字世界拓展到了物理与社会现实。他指出，人类本身就是环境的“反应器”。我们所处的物理空间、社交网络与生活节奏，共同构成了影响思考与创造的终极上下文。

他强调，“上下文工程”的最高境界，或许并不在于技术的复杂程度，而在于是否能为自己营造出一个持续激发灵感和创造力的生活环境。图形用户界面（GUI）就是一个典型例子。其作为上下文的“导数”，深刻塑造了人机的交互方式。同样，人们主动构建的生活与工作“装置”。无论是搬到一个充满创造者氛围的社区，还是开发一款解决自身需求的应用，都会改变我们与世界的互动方式，并最终成为向AI乃至整个世界输出独特价值的源泉。

启师傅认为，在AI时代，真正不可替代的创造力，并不来自对模型的技巧性调用，而是来自人类自身丰富而独特的“五感”体验与真实生活。正是这种真实，才构成了孕育AI无法生成的作品根基。

思想演进：反思AI交互本质，探寻未来发展新路径

当AI的实践更加深入，行业对人机交互本质的思考也愈发深刻。

AGI Bar主理人&知名AI博主赛博禅心以“一部虚构的历史”为视角，解构了上下文工程的演进历程。他指出，从技术底层来看，人类与大模型的交互史，本质上是一部不断为模型“注射幻觉”、构建有效“虚假上下文”的历史。

他强调，无论是早期通过拼接对话来“欺骗”补全接口以模拟连续对话，还是后来利用聊天接口的角色扮演功能，乃至在Function Calling（函数调用）中将工具返回结果伪装成用户输入，其核心都是人为编排一个有利于任务完成的对话剧本。

赛博禅心进一步指出，Coze等平台上的可视化工作流（Workflow）可以被理解为一种固化的、预置的Agent，其将一系列固定的虚构流程封装起来。而当前热门的Agent概念，则代表了这一模式的自动化升级——从固定流程演变为能够根据最终目标，自动编排流程、动态生成并管理虚假上下文的智能体。

他总结说，这一解构让我们更清醒地认识到，我们并非在与一个全知全能的意识对话，而是在与一个强大的语言预测机器进行一场精心设计的“信息投喂”游戏。

在圆桌讨论环节，LangGPT创始人云中江树，AI知名大V & 流浪地球3 AI顾问数字生命卡兹克，AI知名博主歸藏，WayToAGI提示词共建者景淮，软积木CMO《解锁AI力量》作者史海旭，43咨询CEO小七姐围绕“提示词的变化”“上下文工程的定义”“AI人才画像”及“未来趋势”等话题展开了热烈讨论。

对话嘉宾们普遍认为，提示词的演变正经历一场深刻的范式转移。随着模型能力的跃升，基础提示词的撰写难度已显著降低，并呈现出两极分化趋势：面向普通用户的交互正变得“越来越模糊”，追求自然与便捷；而面向开发者的交互则“越来越精准”，强调可控性与工程化。

提示词的内涵正从单一文本指令，扩展为囊括多工具、多模型的“Agent化”协同，并向等多模态载体演进。

对于“上下文工程”的定义，对话嘉宾们一致认为，其并非概念炒作，而是技术发展的必然。其被定义为模型完成任务所必需的“世界级上下文”，是解决Agent在执行复杂任务时上下文长度局限的系统性工程方法。其本质可以被生动地理解为“给AI讲一个完整的故事”，这个故事包含了所有必要的背景、经历和角色设定。这一转变标志着人机交互从“问得好”的一次性技巧，升级为“喂得准”的系统性知识注入。

对话嘉宾们共同呼吁，在AI日益强大的背景下，人类的核心价值在于保持永不枯竭的好奇心，敢于提出AI无法自行构想的深刻问题，并用独特的审美与价值观，选择和创造真正向往的未来。