AI工程进化论：从提示词到上下文，再到驾驭

每一阶段的范式都继承了前序技术的核心，并致力于攻克更复杂的系统性难题

提示词工程曾是AI大模型应用初期的关键手段，核心在于解决“如何高效沟通”的问题。2023至2024年间，伴随GPT-3、LLaMA等模型的普及，开发者意识到模型输出效果深受输入提示词质量的影响。

• 指令解析的精准度：早期模型对自然语言的解读能力有限，需精心设计提示。解决方案包括使用明确动词、界定清晰边界及指定输出格式。

• 输出稳定性的把控：通过Chain of Thought（CoT）、Few-shot Prompting等技术提供思考路径示例，引导模型产出更一致、可预测的结果。

• 知识获取的局限：结构化Prompt设计允许嵌入特定知识片段，使模型在单次交互中获取相关背景。

• 简单问答系统 • 内容创作 • 代码生成 • 数据分析

上下文工程是AI工程的重大升级，旨在解决“如何持续获取最佳信息”的问题。2025年，随着模型推理增强和上下文窗口扩大，开发者发现仅靠单次指令已无法挖掘模型潜力。

• 上下文窗口的高效利用：通过滑动窗口优化、信息排序和压缩技术。

• 外部知识融合：检索增强生成（RAG）成为核心，通过动态检索外部库提供实时信息。

• 工具与记忆的系统管理：记忆系统设计和工具编排支持长链任务。

• RAG（检索增强生成）：结合模型推理与外部库，通过语义检索提供背景。

• 长上下文处理：利用FlashAttention、RoPE等技术实现百万级Token处理。

• 分层存储策略：按访问频率分为热点、温存、冷存，实现动态加载。

• 智能客服 • 代码辅助 • 医疗诊断 • 法律审查

驾驭工程是当前AI工程的前沿，解决“如何让Agent可靠自主完成复杂任务”的问题。2026年初，随着Agent自主运行数小时甚至数天，单次交互和上下文管理已不足以支撑长期稳定。

• 多Agent协作设计：标准化通信（A2A）、任务分配和状态同步。

• 构建评估反馈闭环：将生成与评估分离，通过Playwright等工具验证功能。

• 记忆治理与验证：三层记忆模型（L1/L2/L3）、可信执行环境（TEE）、区块链存证。

• 标准化协议：A2A（如华为A2A-T）和MCP提供标准化接口。

• 三层记忆详解：L1瞬时记忆（基于上下文）、L2长期记忆（外部存储）、L3语义记忆（向量数据库）。

• 闭环环境构建：包含依赖检查、代码规范、安全验证、性能监控。

• 企业级流程 • 工业自动化 • 软件开发

从Prompt到Context再到Harness，AI工程的演变不是简单的替代，而是能力的不断扩展与升级。每一代都继承前代精髓并解决更高层次问题。

Agent = Model + Harness。Model是核心计算能力；Harness包含Prompt、Context、环境约束和反馈闭环。

• Prompt为基础：继承结构化设计思想。

• Context为扩展：扩展为全局信息管理。

• Harness为升华：构建完整运行环境。

百度云云周将Harness比喻为“马具”：缰绳是Prompt，马鞍是RAG，马镫是沙盒环境。将野马转化为赛马。

A2A协议加速标准化，类似TCP/IP。华为开源A2A-T，微软/亚马逊等100+合作伙伴支持。

• 跨平台协作：不同厂商Agent无缝协作。

• 标准化接口：丰富的工具和中间件。

• Agent即服务：催生新商业模式。

TEE与区块链融合，提供硬件级安全保障。

• 混合架构：Intel SGX确保隔离。

• 硬件级记忆：L3结合TEE/区块链。

动态适配技术将实现“模型越强，环境越薄”的协同。

人机协作转向协同，形成混合智能模式。

• 人工介入决策：关键环节人工修正。

• 知识传递：Agent向专家学习。

• 记忆资产化：隐性知识转逻辑。

演进反映了对AI控制需求的升级。思维转变：从“怎么说”到“说什么”再到“怎么跑”。

🔹 开发者：从写代码转向设计Agent环境（规则、反馈、治理）。

🔹 企业：核心竞争力，警惕“agentwashing”。

🔹 行业：从技能到基础设施，推动智能体互联网。

在AI模型能力日益强大的背景下，决定Agent能否进入生产、能否持续交付、能否在组织中稳定创造价值的，将是模型外部那套完整的运行系统。

Prompt仍重要但非全部；Context提供知识；Harness提供秩序和可持续性。三者构成完整方法论。

你有使用过这些AI工程工具的经验吗？ 你更看好哪一种工程范式的发展前景？ 评论区聊聊 👇