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青海网站建设哪家好,广州越秀区酒店推荐,泰安中文网站建设电话,wordpress角色内容文章对比了上下文工程(CE)与提示词工程(PE)的核心差异#xff0c;CE在稳定性、扩展性、状态管理和用户负担方面优势明显。CE包含动态检索、记忆、工具使用、提示工程和上下文更新五大模块。通过AI Coding Agent案例#xff0c;展示了CE如何通过显式和隐式上下文信息的组织分层…文章对比了上下文工程(CE)与提示词工程(PE)的核心差异CE在稳定性、扩展性、状态管理和用户负担方面优势明显。CE包含动态检索、记忆、工具使用、提示工程和上下文更新五大模块。通过AI Coding Agent案例展示了CE如何通过显式和隐式上下文信息的组织分层提高大模型生成质量。CE被视为AI开发范式的根本转变是让AI真正发挥价值的关键。Why从CE和PE的区别来看为什么需要CE大模型好比受过高等教育的大学生在具体业务场景落地大模型好比大学生作为新人入职公司要让新人成为合格员工并做出实质性的工作贡献往往需要导师的带教。如果你作为新人的导师用PE方式该怎么交代工作即你每次都要整理本次工作要求收集项目及组织的流程规范、汇总近期的工作反馈等信息。导师每次措辞稍后差错可能新人交出的结果就会不一样。但如果用CE方式呢导师工作将大大减轻按板块依次调取对应内容。你每次交代的事情清晰且可控。最关键的是即使换了别的新人该做法依然有效且可重复。换句话说PE更强调人的作用是一种human-in-the-loop下限没保障CE更强调系统的作用是一种system-in-the-loop下限有保障上限也更高。CE和PE主要有以下4种区别1. CE方式更稳定、可重复提示词工程依赖手动调整措辞微小变化可能导致结果大幅波动存在脆弱性和不可复现性上下文工程通过标准化模板、变量定义、语义约束等方法将交互逻辑固化为可复用规则减少结果不确定性实现从 “玄学” 到 “可控科学” 的转变。2. CE方式可扩展性提示词工程是手动迭代优化面对大量用户、多样化用例或边缘情况时难以批量适配扩展性极差上下文工程聚焦多场景、高并发需求通过状态管理、动态参数注入、场景化配置等能力可支撑复杂系统的规模化运行无需为每个场景重复优化指令。3. CE方式有状态、可连续、有记忆提示词工程本质是单轮对话的“一次性”交互设计缺乏状态管理能力无法处理长对话、多步骤任务如流程化审批、多轮咨询上下文工程核心具备状态存储与调用能力能记忆历史交互信息、维护任务进度适配需要连续决策的复杂交互场景。4. CE方式负担小提示词工程将构建详尽指令的负担完全交给用户需用户具备专业技巧才能产出有效结果门槛高且不适合自主运行的系统上下文工程通过封装交互逻辑、预设场景模板、自动补全上下文降低用户操作负担让非专业用户也能通过简单输入触发复杂任务实现“系统替用户扛重”。小结一下上下文工程与提示词工程的核心差异体现在 “稳定性、扩展性、状态管理、用户依赖” 四个维度前者是系统化解决复杂场景的“工程化方案”后者是单轮优化指令的“技巧性操作”。CE本质上是对PE的优化即如何在固定的上下文窗口内固定的token量最大化给出有用的有相关性的“信号”反过来说就是最小化不相关的“噪声”从而让大模型理解的更到位、更有效。WhatCE的主要模块如下图所示好的CE包括下列5个模块动态检索动态获取企业内外部知识。详情将在下次单篇展开。记忆包括短期记忆历史对话、长期记忆用户偏好及画像等。详情将在下次单篇展开。工具使用告知大模型当前智能体依赖的外部工具信息让大模型帮忙决策是否要访问、如何访问这些工具。详见AI工程 | MCP是怎么跟大模型交互的提示工程提示词基本内容包括用户问题、任务指令、任务示例及规则、模型响应格式定义等。详见前文AI知识点 | 都2025年了还需要打磨提示词能力吗上下文整体更新模块用户和大模型长时间交互后上下文内容膨胀需要保证上下文内容的灵活更新汰换。小结一下记住CE的目的只有一个不提高成本的前提下取得最好的大模型生成效果。CE的这5个模块不是必须的不同的项目侧重点不一样比如AI客服场景重依赖相关的企业知识库于是会花力气建设动态检索模块业务流程复杂的场景依赖的外部工具多于是花力气建设MCP工具模块有些场景没有冷启动的长期记忆数据可能在上线后依据用户短期记忆的积累逐渐形成长期记忆亦或者对话轮数少的场景先不考虑上下文的压缩合成。总之不同场景对不同模块的建设必要性和先后性不尽相同需根据业务来调整技术路线和方向。How案例分析之AI Coding Agent里的CE协助编程是近几年市面上非常活跃的一个智能体落地场景这些AI Coding Agent产品大多具备代码补全、代码编写、bug修复、任务规划等能力。比较知名的有Github的Copilot、Anthropic的Claude、Anysphere的Cursor、字节的Trae、百度的秒搭、阿里云的魔搭等。为了让Coding Agent生成出更高质量的编码上下文工程的架构设计是非常关键的环节。如何在每次代码生成前喂给大模型最贴切的上下文信息通过文件传递显示上下文绝大部分Coding Agent产品都采用预置专门的文件让用户来填充自己的编程要求比如项目架构约定、代码风格和规范。Coding Agent每次都会把这些持久化的配置信息喂给大模型。用户可以直接编辑文件如Claude里的CLAUDE.md文件、也可以通过界面做配置。比如Trae里把这些显示的上下文划分为智能体任务列表、运行方式、依赖的其他智能体、MCP依赖的工具、上下文依赖的代码文件、文档、规则编码规范、模型基础大模型规格。动态组装隐式上下文另一类上下文是隐式的也非常影响编码的质量。比如用户在与Coding Agent交互时的界面信息用户当前编辑的代码文件高亮出来的一段代码、用户在对话框里明确指向的某段代码等等。还有一类是用户和Coding Agent对话过程中产生的历史对话。上下文信息按组织结构分层显示的上下文往往还需要区分个人、项目、全局。可能用user_rules.md、project_rules.md等不同的文件进行隔离保存。小结一下从上面可以看出Coding Agent里的CE工作流程大概是收集显示或隐式的上下文信息起到降低噪音提高信号的作用然后用模板化方式拼接各模块上下文每次在调用大模型后刷新上下文。这个大部分Agent产品里的CE并无二致。关键是CE里的各部分信息的设计包括在哪个层次上结构抽象如何暴露给用户参与编写如何动态选用持久化上下文信息相当于给大模型配备了长期记忆和行为指南充当了项目和用户的大脑使Coding Agent不会因时间或任务切换而遗忘先前约定。这种跨任务的一致性延续大大减少了人工提醒的负担。这在复杂项目中尤其关键因为项目的编写需要跨越一个时间周期期间会有产品需求设计调整代码审核和重构。这极大提升了AI作为编程助手的实用性使其真正在长期项目中发挥价值。随着Coding Agent的普及作为研发人员在不远的将来可能将要花很多精力来编写项目的上下文文件如同现在编写项目的README和编码规范一样。结语上下文工程CE的兴起并非简单地为旧概念换上新标签而是AI开发范式的根本性转变。CE不仅是关于提供上下文更是关于如何策划和塑造上下文在AI Agent时代掌握上下文工程就是掌握了让AI真正发挥价值的钥匙。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】