从 Prompt 到 Context：LLM OS 时代的核心工程范式演进
本文深入探讨了大型语言模型（LLM）应用开发的核心范式转变——从专注于指令设计的 Prompt Engineering，演进为构建信息环境的 Context Engineering。文章将系统阐述其基本概念、基本原理、典型使用场景、设计思路，并通过对比分析，揭示为何 Context Engineering 被誉为“LLM OS 时代的软件工程”。
一、基本概念：从指令到环境
要理解范式演进，首先必须厘清两个核心概念：Prompt 与 Context。
• Prompt（提示）：是用户与模型交互的直接指令，是要求模型执行的具体任务。例如“总结这篇文章”、“用Python写一个排序算法”。其核心是回答“做什么？”
• Context（上下文）：是模型在生成回复时所考虑的所有背景信息的总和。它构成了模型理解与执行当前 Prompt 的信息环境和工作台。其核心是回答“基于什么做？”
一个生动的比喻是：Prompt 是顾客递给咖啡师的订单（“一杯大杯冰拿铁”），而 Context 则是整个咖啡店的工作环境——包括咖啡机、牛奶、咖啡豆、杯子（工具和数据），咖啡师记得这位顾客喜欢多加一份糖（记忆），以及“顾客至上”的服务准则（系统指令）。没有 Context，再清晰的 Prompt 也无法得到一杯好咖啡。
Context Engineering（上下文工程） 正是在此基础上提出的系统性学科。它是一门设计、构建并优化动态自动化系统的学科，其核心目标是在正确的时间、以正确的格式，为LLM提供正确的信息和工具，使其能够可靠、可扩展地完成复杂任务。 它不再是雕琢单句指令的艺术，而是构建整个信息生态系统的科学。
二、基本原理：信息环境如何塑造模型行为
Context Engineering 的有效性根植于 LLM 基于上下文学习（In-Context Learning, ICL）的核心工作原理。模型的行为和输出并非仅由预训练权重决定，而是由输入序列中的所有 Token 共同动态塑造的。
其基本原理遵循一个清晰的逻辑框架：
1. 环境构建 (Construction)：从多种源（知识库、数据库、记忆系统、工具库、系统指令）中收集所有可能相关的信息。
2. 优化与压缩 (Optimization)：由于上下文窗口长度有限，必须对信息进行优先级排序、摘要和压缩，以剔除噪声，保留最相关的核心信息，避免上下文干扰。
3. 组织与呈现 (Organization)：将优化后的信息以模型最容易理解的格式（如 XML/JSON 标签、清晰的章节划分、少样本示例）结构化的注入到上下文窗口中。
4. 执行与响应 (Execution)：将精心准备的 Context 与用户的 Prompt 组合，送入模型，引导其生成精准、可靠的输出。
这个过程的核心是将模型固有的、通用的能力，通过动态提供的上下文，快速且低成本地“专项化”，以适应特定任务、特定领域和特定用户。
三、使用场景：从简单问答到复杂智能体
Context Engineering 的应用场景覆盖了几乎所有先进的 LLM 应用形态：
1. 检索增强生成（RAG）：解决模型知识陈旧和幻觉问题。从外部知识库（如公司文档、产品手册）实时检索信息作为 Context，让模型基于最新、最准确的数据回答问题，是构建企业知识库系统的基石。
2. AI智能体（Agent）：实现复杂、有状态的自主任务执行。智能体依赖 Context 来存储任务计划、执行历史（记忆）和工具调用结果，从而能够完成“分析本周销售数据并生成报告并发邮件”等多步骤复杂任务。
3. 持久化对话与个性化助手：实现连贯的个性化服务。通过记忆管理系统，将对话历史、用户偏好和身份信息作为 Context 保留和召回，使助手能记住“我”是谁、“我们”之前聊过什么，提供真正个性化的体验。
4. 工具调用与操作系统交互：扩展模型能力边界，连接数字世界。将计算器、API、数据库查询等工具的定义和用法作为 Context 提供给模型，模型就能学会在何时调用何种工具，成为连接数字生态的“大脑”。
四、设计思路：从战术技巧到战略架构
从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，代表着开发者设计思路的根本性转变。
设计维度 |
Prompt Engineering (提示工程) | Context Engineering (上下文工程) |
|---|---|---|
| 核心焦点 | 优化单次指令的清晰度、具体性和有效性。 |
构建和管理信息流 ，确保模型在正确环境中工作。 |
| 思维模式 | 战术性（Tactical） ：思考“我这句话该怎么问？” |
战略性（Strategic） ：思考“我需要为模型提供什么信息、在何时、以何种方式？” |
| 设计范围 | 相对孤立和静态，主要关注当前的输入框。 |
系统和动态 ，涉及数据检索、记忆管理、工具集成等多个子系统。 |
| 关键技能 | 语言艺术、指令编写、示例选择。 |
软件架构、数据工程、系统集成、信息检索。 |
| 解决的核心问题 | “如何让模型理解并执行我的这个任务？” |
“如何让模型在持续互动中，始终能获取所需信息来完成一系列复杂任务？” |
| 类比 | 雕琢一句完美的命令 。 |
设计和搭建一个指挥中心 ，这个中心有实时情报、有历史档案、有可调用的部队。 |
五、范式对比：为什么是“LLM OS 时代的软件工程”？
这个论断深刻地揭示了范式转换的本质。我们可以将 LLM 本身视为一个新的操作系统（LLM OS）。
• 传统操作系统（如 Linux, Windows）：核心是管理硬件资源（CPU、内存、硬盘），并为应用程序提供统一的接口（API）。
• LLM OS：核心是管理认知资源（知识、推理、语言），它提供了一个通用的“理解与生成”能力。
在这个新操作系统上开发应用，方法发生了巨变：
• 传统软件工程：开发者用代码（Python/Java）精确地、确定性地指挥计算机执行逻辑。
• Context Engineering：开发者通过设计和构建信息环境（Context）来 “引导和塑造” 这个非确定性的LLM OS，使其产生符合期望的行为。
因此，Context Engineering 的地位就如同传统软件工程在传统OS中的地位一样，成为了在 LLM OS 这个新平台上构建应用的核心工程范式。它关注的不再是单点提示，而是整个系统的架构，包括：
• 数据层：如何存储和检索知识、记忆。
• 逻辑层：如何设计工作流（Workflow）来编排上下文构建、模型调用、工具执行的过程。
• 接口层：如何设计工具和API供模型调用。
结论
从 Prompt 到 Context 的演进，是 AI 应用从“玩具”和“演示”走向“生产级”和“商业化”的必然之路。Prompt Engineering 是与模型对话的艺术，而 Context Engineering 是为模型设计和构建整个工作环境的工程。
未来，构建强大AI应用的关键，不再仅仅是微调模型或编写更好的提示词，而是如何系统性地进行 Context Engineering——高效地管理模型的注意力、记忆、知识和工具。理解和掌握这一范式，将是每一位希望在 LLM OS 时代构建未来应用的开发者、架构师和产品经理的核心竞争力。