如何区分 Context Engineering 与 Prompt Engineering

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首先出现的是 Prompt Engineering —— 早期 GPT-3 热潮中的宠儿。那时每个人都成了“prompt工程师”，其实大多数人就是在聊天框里输入奇怪的内容，然后截屏保存模型写出惊艳内容的瞬间。

随后出现了 Context Engineering，听起来像是 Prompt Engineering 的无趣的兄弟——直到你意识到它才是让一切真正大规模运转的关键。

1 它们到底是什么？

1.1 Prompt Engineering

你在提示框里写点巧妙的话，希望模型“懂你”的意思。基本上就是设计一次性的指令：“你是专家X，像Z那样做Y。”

你调整措辞、格式，可能加几个示例。完成。

这曾是我们在记忆、嵌入、检索、函数调用等工具出现前的生存之道。依然非常有用，尤其适合创意任务或一次性对话。

1.2 Context Engineering

这更深层次。你不仅仅是在写一个提示，而是在设计模型所处的整个“心理世界”。

它关心的是模型看到什么（文档、历史聊天、示例、摘要）、如何看到（结构化还是杂乱）、以及何时看到（动态注入、静态、基于记忆）。你关注的是令牌（tokens），而不仅仅是指令。系统提示、记忆槽、工具输出、历史窗口……

Context Engineering 不止于提示设计——它框定了整个对话。

1.3 两者关系

Prompt Engineering 是 Context Engineering 的子集，而非相反。

可以这样理解：

• Prompt Engineering 关注的是在某一刻对模型说什么。
• Context Engineering 关注的是模型在你说话时知道什么——以及为什么它要关心。

如果 Prompt Engineering 是写出精彩的指令……
Context Engineering 就是决定这条指令之前和之后发生什么——记忆什么、从记忆或工具中提取什么、整个对话如何构建。

所以，这两者不是互相竞争的实践。

Prompt Engineering 只是 Context Engineering 这台大机器中的一小部分。

Prompt Engineering 是你在上下文窗口内做的事。
Context Engineering 是你决定用什么内容填满这个窗口。

你可以设计一个绝妙的提示，但如果它被6000个无关的聊天记录或格式混乱的检索文档淹没？游戏结束。

因此，Prompt Engineering 依然重要，但它存在于 Context Engineering 构建的容器中。

2 目的与使用场景

2.1 目的

• Prompt Engineering： 从提示中获得特定回应，通常是一次性的。
• Context Engineering： 确保模型在不同会话、用户和复杂环境中持续表现良好。

2.2 使用场景

• Prompt Engineering：
  → 文案变体
  → “帮我写条像Naval那样的推文”
  → 一次性代码生成
  → 炫酷演示

• Context Engineering：
  → 带记忆的LLM代理
  → 不会产生幻觉的客服机器人
  → 多轮对话流程
  → 需要可预测性的生产系统

2.3 做得不好会有什么后果？

糟糕的 Prompt Engineering：

• 输出语气不对
• 指令被忽视
• 模型表现像喝醉了一样
• 你花费数小时调整逗号和同义词

糟糕的 Context Engineering：

• 模型忘了自己为什么在对话中
• 提示被噪音淹没
• 输出泛泛、不受控或误导
• RAG 失效，记忆泄露，工具链条断裂

2.4 Context Engineering 如何帮助 Prompt Engineering

• 保护你的提示。 你可以写出最棒的指令，但如果它被第12000个令牌后面的三个常见问答和一个 JSON 数据块淹没，那毫无意义。
• 围绕提示构建一切。 记忆、检索、系统提示——都为支持提示的清晰和优先级服务。
• 应对规模。 你不必为每个变体不断改写提示。你注入结构化上下文，适应不同用户和任务。
• 管理限制。 令牌限制？延迟？成本？Context Engineering 决定丢弃什么，保留什么。

2.5 其他比较因素

• 心态： Prompt Engineering 专注于打造清晰的指令；Context Engineering 专注于设计模型思考流程的整体架构。
• 范围： Prompt Engineering 作用于单次输入输出；Context Engineering 处理模型所见的一切——记忆、历史、工具、系统提示。
• 重复性： Prompt Engineering 可能时好时坏，需要手动调整；Context Engineering 设计为在多用户多任务中保持一致和可复用。
• 可扩展性： Prompt Engineering 在扩展时容易崩溃——用户越多，边缘情况越多；Context Engineering 从一开始就为规模设计。
• 精确度： Prompt Engineering 依赖文字雕琢达到“恰到好处”；Context Engineering 关注在正确时间提供正确输入，减轻提示负担。
• 调试： Prompt Engineering 调试主要是重写和猜测哪里出错；Context Engineering 调试涉及检查整个上下文窗口、记忆槽和令牌流。
• 所需工具： Prompt Engineering 只需 ChatGPT 或提示框；Context Engineering 需要记忆模块、RAG 系统、API 链接及更多后台协调。
• 失败风险： Prompt Engineering 失败时输出怪异或跑题；Context Engineering 失败时整个系统可能表现异常——忘记目标或误用工具。
• 寿命： Prompt Engineering 适合短期任务或创意爆发；Context Engineering 支持长期工作流和复杂状态的对话。
• 工作性质： Prompt Engineering 更像创意写作或文案调整；Context Engineering 更接近 LLM 的系统设计或软件架构。

3 总结

两者都要，但侧重点不同。

• Prompt Engineering 是我们的起点，是快速且简易的技巧，用来驾驭 LLM。
• Context Engineering 是我们的扩展，是构建可靠 LLM 驱动系统的真正设计工作。

Prompt Engineering 帮你拿到第一个好结果。
Context Engineering 确保第1000个结果依然优秀。

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这篇文章Context Engineering vs Prompt Engineering比较了“上下文工程”（Context Engineering）和“提示工程”（Prompt Engineering），探讨了两者的定义、用途、关系以及各自的优缺点。文章指出提示工程是设计单次指令的过程，而上下文工程则涉及构建模型的整个信息环境以确保长期稳定性和可扩展性。上下文工程被认为是提示工程的更广泛框架，能够支持规模化和复杂任务。