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2025-10-20 0
提示工程只是起点,真正的跃迁在于“上下文工程”。本文系统梳理AI Agent时代的能力结构,从提示构造、上下文调度到任务协同,帮助产品人理解如何在“能力不确定”中构建“表达清晰”的产品机制,实现从工具到智能体的角色转变。
Claude Sonnet 4.5发布时,Anthropic也发了一篇文章讲了一下“上下文工程”,他认为随着AI进入Agent时代,构建语言模型的重点正在从“为提示找到正确的词语和短语”转向一个更大的问题:“什么样的上下文配置最有可能产生我们期望的模型行为?”,结合他的观点为基础我也查阅了一些资料,尝试着写下这篇文章,供大家交流指正。
图片来自网络
随着Claude、GPT等大模型从“对话工具”进化为“自主Agent”,行业焦点正从单轮交互优化转向持续认知系统设计。Anthropic在最新研究中指出:上下文窗口已成为AI Agent的核心动力源,但其稀缺性与Transformer架构的“注意力预算稀释效应”形成根本矛盾。
提示工程(Prompt Engineering):聚焦单轮指令设计,通过精炼系统提示(System Prompt)获取理想输出,本质是“语言调优”。
上下文工程(Context Engineering):管理模型推理时的全量信息流,包括系统指令、工具API、外部数据、历史对话等,目标是构建动态信息生态系统。
用一张对比图展示二者的区别:
图片来自网络
上表格:
案例:电商客服Agent若仅依赖提示工程,可能因无法调用订单数据库而给出错误回复;上下文工程则需整合用户历史订单、退换货政策、实时库存等模块。
Anthropic揭示的“Context Rot”现象指出:随着上下文长度增加,模型召回关键信息的能力显著下降。
其根源在于:
应对原则:
系统提示是门艺术,需在刚性与柔性间找平衡,避免两个极端
最佳实践:找到一个“黄金区域”:指令既要足够具体以有效指导行为,又要足够灵活以赋予模型强大的启发式能力。Anthropic建议模块化指令结构(背景+角色+边界),其核心原则是:力求用最精简的信息,来完整地阐明预期的行为。
图片来自网络
例如Claude面包店客服的提示设计:
# 角色:Claude面包店专属客服
## 核心职责:
1. 解决订单查询/退换货问题(优先使用`order_lookup`工具)
2. 回答产品成分/配送范围等基础问题
## 边界:
– 不承诺超出公司政策的要求
– 涉及食品安全问题立即转人工(触发`escalate_to_human`)
“`[1](@ref)
优秀工具需符合代码库设计原则:
1)功能内聚:单个工具只解决一类问题,如get_user_order不混入支付功能;
2)鲁棒性:明确处理异常输入,如订单ID无效时返回标准错误码;
案例对比:
错误做法:堆砌边缘案例,如20种退换货特殊情况导致注意力分散;
正确策略:精选3-5个范式级示例,例如:
#优秀示例:退换货流程
用户输入:”收到的蛋糕融化变形了”
Agent行为:
1. 调用`verify_order_status(order_id)`确认签收时间
2. 若<48小时,触发`refund_process`并发送补偿优惠码
3. 回复模板:”非常抱歉!已为您发起退款,新优惠码已发放至账户。”
“`[1](@ref)[4](@ref)
当任务周期(如产品需求文档编写)超过单次上下文容量时,需采用混合策略:
随着即时检索技术成熟,上下文工程将更趋近人类“按需记忆”模式——产品经理需像设计信息架构一样,规划Agent的认知路径。
参考文献
1. Anthropic. Effective Context Engineering for AI Agents. 2025
2. Khalid Saleh. 提高内容转化率的13种技巧. 2016
3. 如何将技术文章转化为产品经理视角. 2025
4. 大厂PM精华贴:产品经理新人如何成长为高阶玩家. 2020
5. 友盟+陈新祥:用数据驱动产品迭代. 2021
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