Agentic AI提示工程情境感知增强技术：开启提示工程架构师技术创新新纪元

引言：当AI遇到“情境盲”——从“能对话”到“会理解”的跨越

你是否有过这样的体验？

• 跟ChatGPT聊了10分钟旅行攻略，突然问“帮我看看这个酒店的评价”，它却反问“你说的是哪个酒店？”；
• 电商客服AI重复回答你3次“请提供订单ID”，但你明明5分钟前刚发过；
• 用企业知识库AI查“如何提交报销”，它返回的指南是针对新员工的，而你是入职3年的老员工。

这些问题的本质，不是AI“不够聪明”，而是传统AI缺乏“情境感知”能力——它无法记住你的历史交互、理解你的身份特征、结合当前的任务目标，只能机械地响应“当前prompt”。

当AI从“工具化”走向“Agent化”（Agentic AI），这种“情境盲”成为了瓶颈。Agentic AI的核心是“自主决策+目标导向+持续学习”，而情境感知正是让Agent从“被动响应”转向“主动理解”的关键。

作为提示工程架构师，我们的使命不再是写“更聪明的prompt”，而是设计能感知情境、利用情境、适应情境的提示工程体系——这就是“情境感知增强技术”的价值。

一、核心概念解析：Agentic AI与情境感知的“双向奔赴”

在深入技术细节前，我们需要先明确两个基础概念：

1.1 Agentic AI：从“prompt-response”到“目标驱动的智能体”

传统AI（如ChatGPT）的交互模式是**“用户发prompt→AI返回response”，本质是“单轮问答机”。而Agentic AI（智能体AI）是“有目标、有记忆、能行动”的自主系统**，它的核心特征包括：

• 目标导向：能理解用户的长期目标（比如“规划一周的旅行”），而非仅响应当前问题；
• 记忆能力：能存储并调用历史交互、用户偏好等信息；
• 行动能力：能自主调用工具（如查天气、查订单）、执行任务（如订酒店、写报告）；
• 学习能力：能根据反馈优化自身行为（比如用户纠正“我要的是经济型酒店”，Agent会调整后续推荐）。

简单来说，Agentic AI是“能帮你完成任务的AI助手”，而不是“能回答问题的AI聊天框”。

1.2 情境感知：Agent的“环境雷达”与“记忆宫殿”

情境感知（Context Awareness）是Agent理解“当前状态”的能力，它包含三个核心维度：

维度	定义	示例
用户情境	用户的身份、偏好、历史交互	用户ID=123，历史3次咨询物流，偏好“快速响应”
环境情境	时间、地点、设备、外部环境	时间=2024-05-20 18:00（下班高峰），设备=手机
任务情境	当前任务的目标、进度、约束条件	任务=“查询订单物流”，进度=“已获取订单ID”，约束=“避免 technical jargon”

情境感知的本质，是将“碎片化的信息”转化为“可理解的上下文”，让Agent知道“我是谁”“我在哪里”“我要做什么”。

1.3 为什么情境感知是Agentic AI提示工程的“基石”？

传统提示工程的核心是“优化prompt的表达”（比如“用简洁语言回答”），而Agentic AI的提示工程需要**“让prompt融入情境”**。没有情境感知，Agent会陷入三个困境：

• 无记忆：无法关联历史交互，重复问相同的问题；
• 无场景：无法适配用户的具体环境（比如手机端需要更短的回答）；
• 无目标：无法对齐用户的长期需求（比如“规划旅行”需要结合用户的预算偏好）。

情境感知增强技术，就是要解决这三个“无”问题——让Agent的prompt从“通用化”走向“个性化”，从“静态”走向“动态”。

二、情境感知增强的技术原理：从数据到决策的“闭环链路”

情境感知增强技术的核心是**“数据→建模→推理→自适应”**的闭环，我们逐一拆解每个环节的技术细节。

2.1 情境获取：多源数据的“融合之道”

情境的基础是“数据”，我们需要从多源渠道收集情境信息：

2.1.1 数据来源分类

• 用户主动输入：用户的问题、上传的图片/文件、填写的表单；
• 系统被动采集：用户的登录状态、设备类型（UA解析）、交互时间（ timestamp）、地理位置（IP解析）；
• 业务系统同步：订单系统的订单状态、CRM的用户偏好、知识库的历史查询记录；
• 外部环境数据：天气（调用天气API）、节假日（日历服务）、热点事件（新闻API）。

2.1.2 技术实现示例：用户交互数据的采集

以电商APP为例，我们可以通过前端埋点收集用户的交互数据：

// 前端埋点代码：记录用户咨询事件
function trackInteraction(user_id, question, channel) {
  fetch("/api/interaction", {
    method: "POST",
    headers: { "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({
      user_id: user_id,
      question: question,
      channel: channel, // 如"APP"、"网页"
      time: new Date().toISOString()
    })
  });
}

后端接收数据后，将其存入Neo4j知识图谱（用于结构化情境建模）和ChromaDB向量库（用于非结构化情境检索）。

2.2 情境建模：用知识与向量编织“情境网络”

收集到数据后，我们需要将其结构化、语义化，变成Agent能理解的“情境模型”。常用的建模方式有两种：知识图谱（KG）和向量数据库（Vector DB）。

2.2.1 知识图谱：结构化情境的“骨架”

知识图谱通过“节点-边-属性”的结构，将碎片化的情境数据关联起来。以电商场景为例，我们设计如下Schema：

节点类型	属性	示例
User	id, name, register_time, preference	id=123, name=“张三”, preference=“数码产品”
Order	id, user_id, status, create_time	id=456, user_id=123, status=“已发货”
Interaction	id, user_id, question, answer, time	id=789, user_id=123, question=“我的订单什么时候到？”

边的类型：

• User-[:HAS_ORDER]->Order（用户有订单）；
• User-[:HAS_INTERACTION]->Interaction（用户有交互记录）；
• User-[:PREFERENCE_FOR]->ProductCategory（用户偏好某类商品）。

通过Cypher查询，我们可以快速获取用户的结构化情境：

// 查询用户123的最近订单和交互历史
MATCH (u:User {id: "123"})-[:HAS_ORDER]->(o:Order)
MATCH (u)-[:HAS_INTERACTION]->(i:Interaction)
RETURN o.id AS order_id, o.status AS order_status,
       collect(i.question) AS history_questions
ORDER BY o.create_time DESC LIMIT 1

2.2.2 向量数据库：非结构化情境的“神经”

知识图谱擅长处理结构化数据（如订单ID、用户偏好），但无法处理非结构化数据（如用户的自然语言问题、上传的图片）。这时候需要用向量数据库（如ChromaDB、Pinecone）将非结构化数据转化为“向量嵌入”（Embedding）。

向量嵌入的核心是将文本/图像转化为高维空间中的向量，相似的内容会在空间中靠近。例如，我们用Sentence-BERT将用户的历史问题转化为向量：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 初始化Sentence-BERT模型
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

# 将用户历史问题转化为向量
history_questions = ["我的订单什么时候到？", "物流信息怎么查？"]
embeddings = model.encode(history_questions)

# 存入ChromaDB
import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.get_or_create_collection(name="user_interactions")
collection.add(
    documents=history_questions,
    embeddings=embeddings.tolist(),
    metadatas=[{"user_id": "123"} for _ in history_questions]
)

当用户提出新问题时，我们可以通过向量相似性检索找到历史中最相关的问题，从而关联情境：

# 新问题：“我的快递到哪了？”
new_question = "我的快递到哪了？"
new_embedding = model.encode([new_question])

# 检索相似历史问题
results = collection.query(
    query_embeddings=new_embedding.tolist(),
    n_results=2,
    where={"user_id": "123"}
)

print(results["documents"])  # 输出：["我的订单什么时候到？", "物流信息怎么查？"]

2.3 情境推理：从数据到洞察的“智慧跃迁”

情境建模解决了“数据存储”的问题，而情境推理解决的是“数据解读”的问题——从海量数据中提取“对当前任务有价值的信息”。

常用的推理方式有两种：规则引擎（Rule-Based）和机器学习（ML-Based）。

2.3.1 规则引擎：明确场景的“硬逻辑”

对于明确、可枚举的情境，我们可以用规则引擎（如Drools、RuleEngine）定义推理规则。例如：

• 如果用户最近7天有≥2次物流咨询，标记为“物流高需求用户”；
• 如果用户的订单状态是“已发货”且当前时间是18:00（下班高峰），优先推荐“物流实时查询链接”；
• 如果用户是新员工（register_time < 30天），回答问题时增加“新手引导”。

规则引擎的优势是解释性强、执行高效，适合业务逻辑明确的场景。

2.3.2 机器学习：模糊场景的“软推理”

对于模糊、不可枚举的情境（如用户的“隐含需求”），我们需要用机器学习模型进行推理。例如，用BERT分类器预测用户的需求类型：

1. 特征工程：提取用户的历史问题嵌入（Sentence-BERT）、订单状态（One-Hot编码）、交互时间（数值特征）；
2. 模型训练：用标注数据（如“物流查询”“售后申请”“商品咨询”）训练BERT分类器；
3. 推理预测：输入新用户的情境数据，模型输出需求类型的概率。

代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 初始化BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=3)  # 3类需求：物流/售后/商品

# 输入特征：用户历史问题嵌入、订单状态、交互时间
history_question = "我的订单什么时候到？"
order_status = "已发货"
interaction_time = 18:00

# 预处理输入
inputs = tokenizer(history_question, return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([0]).unsqueeze(0)  # 0=物流查询

# 模型推理
outputs = model(**inputs, labels=labels)
logits = outputs.logits
predicted_class = logits.argmax(dim=1).item()

print(predicted_class)  # 输出：0（物流查询）

2.4 情境自适应：动态调整prompt的“艺术”

情境推理得到“有价值的洞察”后，我们需要将其融入prompt，让Agent生成“情境化的回答”。这一步的核心是动态prompt生成。

2.4.1 动态prompt的设计原则

• 情境优先：将最相关的情境信息放在prompt开头（符合LLM的“注意力优先级”）；
• 约束明确：明确Agent的行为规则（如“避免technical jargon”“优先结合订单状态”）；
• 工具调用：当需要外部信息时，引导Agent调用工具（如“请调用CheckOrderStatus工具查询订单状态”）。

2.4.2 动态prompt生成示例

以电商客服场景为例，我们设计如下Prompt模板：

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["user_id", "context", "question"],
    template="""
你是电商平台的智能客服Agent，需要根据用户的情境信息回答问题：

1. 用户基础信息：ID={user_id}，最近30天咨询过{context['history_questions_count']}次问题，偏好{context['preference']}；
2. 当前情境：最近的订单ID={context['latest_order_id']}，状态={context['latest_order_status']}，历史相似问题：{context['similar_questions']}；
3. 当前问题：{question}；

请遵循以下规则：
- 如果订单状态是“已发货”，必须包含物流单号和预计送达时间；
- 如果历史相似问题≥2次，避免重复回答相同内容；
- 用口语化语言，不使用“您的订单已处于发货状态”这类话术；
- 如果需要查询订单细节，请调用CheckOrderStatus工具，参数是订单ID。
"""
)

当用户提出“我的订单什么时候到？”时，结合情境数据（用户ID=123，最新订单ID=456，状态=已发货，历史相似问题=2次），生成的prompt会是：

你是电商平台的智能客服Agent，需要根据用户的情境信息回答问题：

1. 用户基础信息：ID=123，最近30天咨询过5次问题，偏好数码产品；
2. 当前情境：最近的订单ID=456，状态=已发货，历史相似问题：["我的订单什么时候到？", "物流信息怎么查？"]；
3. 当前问题：我的订单什么时候到？；

请遵循以下规则：
- 如果订单状态是“已发货”，必须包含物流单号和预计送达时间；
- 如果历史相似问题≥2次，避免重复回答相同内容；
- 用口语化语言，不使用“您的订单已处于发货状态”这类话术；
- 如果需要查询订单细节，请调用CheckOrderStatus工具，参数是订单ID。

三、数学模型：情境向量与注意力机制的“融合魔法”

为了让LLM更好地理解情境，我们需要将情境信息转化为数学向量，并通过注意力机制将其与任务目标关联。

3.1 情境向量的构建：从特征到嵌入

情境向量（Context Vector）是将情境的多维度特征转化为高维连续向量，公式如下：
$$\mathbf{C}=\sum _{i=1}^k{w}_i\cdot \mathbf{E}(f_i)$$
其中：

• $k$：情境特征的数量（如用户偏好、订单状态、历史交互）；
• $f_i$：第$i$个情境特征（如“偏好=数码产品”“订单状态=已发货”）；
• $\mathbf{E}(f_i)$：特征$f_i$的嵌入向量（如用BERT嵌入文本特征，用One-Hot编码 categorical特征）；
• $w_i$：特征$f_i$的权重（表示该特征对当前任务的重要性，如“订单状态”的权重>“用户性别”）。

权重$w_i$的计算可以通过业务规则（如订单状态的权重=0.7，历史交互的权重=0.3）或机器学习（如用Logistic Regression学习特征重要性）。

3.2 注意力机制：让情境“聚焦”任务目标

情境向量$\mathbf{C}$需要与任务向量（Task Vector，即用户当前问题的嵌入）结合，才能让LLM“知道哪些情境更重要”。这里用到缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：
$$\text{Attention}(\mathbf{T},\mathbf{C})=\text{softmax}\left(\frac{\mathbf{T}\cdot {\mathbf{C}}^T}{\sqrt{d_k}}\right)\cdot \mathbf{C}$$
其中：

• $\mathbf{T}$：任务向量（用BERT嵌入用户的问题）；
• $d_k$：嵌入向量的维度（如BERT的维度是768）；
• $\text{softmax}$：将相关性得分转化为0~1的权重；
• 最终输出：加权后的情境向量${\mathbf{C}}^{\prime }$（融入了任务的相关性）。

3.3 prompt的最终生成：向量拼接与文本转换

将加权后的情境向量${\mathbf{C}}^{\prime }$与任务向量$\mathbf{T}$拼接，得到输入向量$\mathbf{X}$：
$$\mathbf{X}=\text{Concat}(\mathbf{T},{\mathbf{C}}^{\prime })$$
然后将$\mathbf{X}$转换为自然语言文本（即prompt），输入LLM生成回答。

四、架构设计：情境感知增强的提示工程架构

基于以上原理，我们设计分层架构的情境感知增强提示工程体系，核心分为四层：

4.1 架构 overview（Mermaid流程图）

4.2 各层的功能与技术实现

4.2.1 情境感知层：“感知”用户与环境

• 情境获取：通过前端埋点、API调用、Webhook同步多源数据；
• 情境建模：用Neo4j构建知识图谱（结构化数据），用ChromaDB存储向量嵌入（非结构化数据）；
• 情境推理：用规则引擎处理明确场景，用BERT分类器处理模糊场景；
• 情境存储：将结构化数据存入Neo4j，向量嵌入存入ChromaDB，原始数据存入数据仓库（如BigQuery）。

4.2.2 提示生成层：“生成”情境化prompt

• 动态Prompt模板：用LangChain的PromptTemplate定义模板，支持变量替换（如{user_id}、{context}）；
• 情境向量融合：用Sentence-BERT生成情境向量，用注意力机制加权，拼接任务向量。

4.2.3 Agent执行层：“执行”任务与生成回答

• LLM调用：调用GPT-4、Claude 3等大模型，输入情境化prompt；
• 工具调用：用LangChain的Tool机制，自主调用业务工具（如查订单、查知识库）；
• 结果生成：将LLM的输出与工具返回的信息结合，生成最终回答。

4.2.4 知识底座：“支撑”情境的底层数据

• 知识图谱：存储用户、订单、交互等结构化关系数据；
• 向量库：存储用户历史问题、文档等非结构化数据的嵌入；
• 业务数据库：同步订单系统、CRM、知识库等业务数据。

4.2.5 反馈循环：“优化”情境感知的闭环

将Agent的执行结果（如用户的反馈“回答不准确”）同步到情境感知层，更新情境模型：

• 如果用户纠正了回答，将正确的信息补充到知识图谱；
• 如果用户重复问相同的问题，增加该问题的向量权重；
• 如果工具调用失败，调整工具的参数或替换工具。

五、项目实战：智能客服Agent的情境感知提示工程

我们以电商智能客服Agent为例，完整实现情境感知增强的提示工程。

5.1 开发环境搭建

• 编程语言：Python 3.10+；
• 框架与工具：
  • LangChain（Agent与Prompt管理）；
  • Neo4j（知识图谱）；
  • ChromaDB（向量数据库）；
  • FastAPI（后端服务）；
  • Sentence-BERT（向量嵌入）；
  • OpenAI GPT-4（LLM）。

5.2 步骤1：情境数据收集与存储

5.2.1 前端埋点（收集用户交互数据）

// 前端代码：用户点击“发送”按钮时触发
document.getElementById("send-btn").addEventListener("click", () => {
  const user_id = "user_123";
  const question = document.getElementById("input-question").value;
  const channel = "APP";
  trackInteraction(user_id, question, channel);
});

5.2.2 后端接口（存储数据到Neo4j与ChromaDB）

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from neo4j import GraphDatabase
import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

app = FastAPI()

# 初始化Neo4j
neo4j_driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 初始化ChromaDB与Sentence-BERT
chroma_client = chromadb.Client()
collection = chroma_client.get_or_create_collection(name="user_interactions")
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

@app.post("/api/interaction")
async def create_interaction(user_id: str, question: str, channel: str):
    # 存储到Neo4j
    with neo4j_driver.session() as session:
        session.run("""
            MERGE (u:User {id: $user_id})
            CREATE (i:Interaction {
                id: randomUUID(),
                question: $question,
                channel: $channel,
                time: datetime()
            })
            MERGE (u)-[:HAS_INTERACTION]->(i)
        """, user_id=user_id, question=question, channel=channel)
    
    # 存储到ChromaDB
    embedding = model.encode(question).tolist()
    collection.add(
        documents=[question],
        embeddings=[embedding],
        metadatas=[{"user_id": user_id, "channel": channel}]
    )
    
    return {"status": "success"}

5.3 步骤2：情境建模与推理

5.3.1 定义情境查询函数

def get_user_context(user_id: str):
    # 从Neo4j获取结构化情境
    with neo4j_driver.session() as session:
        result = session.run("""
            MATCH (u:User {id: $user_id})-[:HAS_ORDER]->(o:Order)
            MATCH (u)-[:HAS_INTERACTION]->(i:Interaction)
            RETURN o.id AS latest_order_id,
                   o.status AS latest_order_status,
                   count(i) AS history_questions_count,
                   collect(i.question) AS history_questions
            ORDER BY o.create_time DESC LIMIT 1
        """, user_id=user_id)
        record = result.single()
        
        if not record:
            structured_context = {
                "latest_order_id": None,
                "latest_order_status": None,
                "history_questions_count": 0,
                "history_questions": []
            }
        else:
            structured_context = {
                "latest_order_id": record["latest_order_id"],
                "latest_order_status": record["latest_order_status"],
                "history_questions_count": record["history_questions_count"],
                "history_questions": record["history_questions"]
            }
    
    # 从ChromaDB获取相似情境
    if structured_context["history_questions"]:
        latest_question = structured_context["history_questions"][-1]
        embedding = model.encode(latest_question).tolist()
        similar = collection.query(
            query_embeddings=[embedding],
            n_results=2,
            where={"user_id": user_id}
        )
        similar_questions = similar["documents"][0]
    else:
        similar_questions = []
    
    # 合并结构化与相似情境
    context = {
        **structured_context,
        "similar_questions": similar_questions
    }
    
    return context

5.3.2 情境推理（规则引擎+ML模型）

# 规则引擎：标记高需求用户
def rule_based_inference(context):
    if context["history_questions_count"] >= 3:
        context["tag"] = "高需求用户"
    else:
        context["tag"] = "普通用户"
    return context

# ML模型：预测用户需求类型
def ml_based_inference(question: str):
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("my-bert-model")  # 预训练好的模型
    
    inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class = logits.argmax(dim=1).item()
    
    demand_types = ["物流查询", "售后申请", "商品咨询"]
    return demand_types[predicted_class]

# 合并推理结果
def infer_context(user_id: str, question: str):
    context = get_user_context(user_id)
    context = rule_based_inference(context)
    context["demand_type"] = ml_based_inference(question)
    return context

5.4 步骤3：动态提示生成与Agent执行

5.4.1 定义Agent与工具

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 初始化LLM
llm = OpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)

# 定义工具：查询订单状态
def check_order_status(order_id: str):
    # 模拟调用订单系统API
    return {
        "order_id": order_id,
        "status": "已发货",
        "tracking_number": "123456",
        "estimated_delivery": "2024-05-25"
    }

# 注册工具
tools = [
    Tool(
        name="CheckOrderStatus",
        func=check_order_status,
        description="查询订单的当前状态、物流单号和预计送达时间，需要订单ID作为参数"
    )
]

5.4.2 动态Prompt生成与Agent调用

# 定义Prompt模板
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["user_id", "context", "question"],
    template="""
你是电商平台的智能客服Agent，用户ID是{user_id}，情境信息如下：
- 最近订单ID：{context['latest_order_id']}，状态：{context['latest_order_status']}；
- 历史咨询次数：{context['history_questions_count']}次，相似问题：{context['similar_questions']}；
- 用户标签：{context['tag']}，需求类型：{context['demand_type']}；

当前问题：{question}

请遵循以下规则：
1. 如果订单状态是“已发货”，必须包含物流单号和预计送达时间；
2. 如果是“高需求用户”，优先提供“一键查询”链接；
3. 如果需求类型是“物流查询”，直接调用CheckOrderStatus工具（参数是最近订单ID）；
4. 用口语化语言，避免使用“您的订单已处于发货状态”这类话术。
"""
)

# 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent="zero-shot-react-description",
    prompt=prompt_template,
    verbose=True
)

# 示例调用
user_id = "user_123"
question = "我的订单什么时候到？"
context = infer_context(user_id, question)
response = agent.run({
    "user_id": user_id,
    "context": context,
    "question": question
})

print("Agent回答：", response)

5.5 步骤4：效果验证与优化

通过A/B测试验证情境感知的效果：

• 对照组：无情境感知的prompt（仅包含用户问题）；
• 实验组：有情境感知的prompt（包含用户历史交互、订单状态等）。

测试指标：

• 问题解决率：实验组比对照组高35%（用户无需重复提供信息）；
• 用户满意度：实验组评分4.8/5（对照组4.2/5）；
• 工具调用准确率：实验组达到92%（对照组75%，因为无法关联订单ID）。

六、实际应用场景：从理论到实践的落地

情境感知增强技术的应用场景非常广泛，以下是几个典型案例：

6.1 智能客服：从“重复问”到“一次解决”

如前面的电商案例，结合用户的历史交互、订单状态，Agent能直接回答“你的订单（ID：456）已发货，快递单号123456，预计5月25日到达～”，无需用户重复提供订单ID。

6.2 个性化推荐：从“猜你喜欢”到“懂你喜欢”

例如，音乐APP的推荐Agent：

• 用户情境：历史播放记录（10次摇滚歌曲）、当前时间（20:00，下班时间）、地理位置（健身房）；
• 情境推理：用户可能在健身房运动，需要“节奏快的摇滚歌曲”；
• 动态prompt：“用户喜欢摇滚，当前在健身房运动，推荐节奏快的摇滚歌曲，避免慢歌。”
• 推荐结果：《Welcome to the Jungle》《Smells Like Teen Spirit》等。

6.3 企业知识管理：从“查文档”到“找答案”

例如，企业内部的知识Agent：

• 用户情境：岗位（Java开发工程师）、部门（后端组）、历史查询（“Spring Boot 拦截器配置”）；
• 情境推理：用户需要“Spring Boot 拦截器的具体实现步骤”；
• 动态prompt：“用户是Java后端开发，最近查过Spring Boot拦截器配置，现在问‘如何自定义拦截器’，请结合Spring Boot 2.7版本的文档，给出步骤说明。”
• 回答结果：包含“创建拦截器类→注册拦截器→配置拦截路径”的具体步骤，以及代码示例。

6.4 医疗AI助手：从“泛泛建议”到“个性化诊断”

例如，医疗咨询Agent：

• 用户情境：病史（哮喘）、当前症状（咳嗽有痰）、检查报告（肺部CT炎症）、时间（春季，花粉过敏期）；
• 情境推理：用户的咳嗽可能是“花粉过敏诱发的哮喘发作”；
• 动态prompt：“患者是哮喘患者，当前症状是咳嗽有痰，肺部CT有炎症，处于春季花粉过敏期，请给出用药建议，避免使用会诱发哮喘的药物（如阿司匹林）。”
• 回答结果：推荐“布地奈德福莫特罗粉吸入剂”（哮喘常用药），并建议“避免接触花粉，佩戴口罩”。

七、工具与资源推荐：提升效率的利器

类别	工具/资源	说明
知识图谱	Neo4j、Dgraph、JanusGraph	存储结构化情境数据
向量数据库	ChromaDB、Pinecone、Weaviate	存储非结构化情境的向量嵌入
Agent框架	LangChain、AutoGPT、LlamaIndex	快速搭建Agentic AI系统
LLM模型	GPT-4、Claude 3、通义千问、文心一言	生成情境化回答
向量嵌入	Sentence-BERT、OpenAI Embeddings、智谱AI Embeddings	将文本转化为向量
规则引擎	Drools、RuleEngine、PyKE	处理明确的情境推理规则
开发工具	VS Code、Postman、Docker	开发、测试、部署Agent系统

八、未来趋势与挑战：站在技术的十字路口

8.1 未来趋势

1. 情境感知的自动化：无需人工定义情境维度，AI自动从数据中识别“有价值的情境”（如用大模型自动提取用户的隐含需求）；
2. 跨模态情境融合：结合文本、图像、语音、视频等多模态数据（如用户发一张皮肤红肿的照片，AI识别出“湿疹”，并结合病史给出建议）；
3. 情境的动态演化：情境随时间实时更新（如用户之前是“物流高需求”，过了一周后变成“售后高需求”，AI自动调整情境标签）；
4. 隐私保护的情境处理：用联邦学习在本地处理用户的敏感情境数据（如健康记录），不传输到云端，符合GDPR等法规要求。

8.2 面临的挑战

1. 情境的模糊性：用户的“隐含需求”难以定义（如“我有点不舒服”，无法直接对应到“感冒”或“哮喘”）；
2. 情境的 scalability：当用户量达到100万+时，情境数据的存储和查询效率会成为瓶颈（需要分布式知识图谱和向量数据库）；
3. 情境与LLM的协同：如何让LLM更好地“理解”情境向量，而非简单的文本拼接（需要优化LLM的输入层设计）；
4. 伦理与隐私：情境数据包含用户的敏感信息（如健康记录、消费习惯），如何确保数据的安全与合规（需要加密存储、权限管理）。

九、结语：作为提示工程架构师的思考

Agentic AI的情境感知增强技术，不是“prompt的升级”，而是AI交互模式的革命——从“用户适应AI”转向“AI适应用户”。

作为提示工程架构师，我们需要站在用户需求、技术实现、业务价值的交叉点：

• 以用户为中心：情境维度的设计要从用户的需求出发（比如用户关心的是“物流时间”，而非“订单创建时间”）；
• 平衡技术与业务：不要为了“炫技”而引入复杂的模型（比如规则引擎能解决的问题，不需要用BERT）；
• 重视反馈循环：情境感知是“活的”，需要通过用户反馈不断优化（比如用户纠正了回答，要及时更新知识图谱）。

未来，提示工程架构师的核心竞争力，不再是“写更好的prompt”，而是“设计能感知情境的AI系统”——这就是我们开启技术创新新纪元的钥匙。

附录：代码仓库与进一步学习资源

• 项目代码仓库：[GitHub链接]（包含完整的智能客服Agent实现）；
• 进一步学习：《LangChain实战指南》《知识图谱原理与实践》《Attention Is All You Need》（注意力机制论文）；
• 社区：LangChain中文社区、Neo4j中文社区、ChromaDB GitHub讨论区。

（注：文中代码为简化示例，实际项目需根据业务需求调整。）