今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建大模型应用架构演进技术：Context Engineering vs Prompt Engineering。

在大型语言模型（LLM）兴起的早期，构建 AI 应用更像是一场“炼金术”实验。开发者们围绕一个核心 API 端点，通过反复调试和优化输入文本——即所谓的“提示工程”（Prompt Engineering），试图从模型这个神秘的“黑箱”中召唤出理想的结果。这种方式直接、灵活，也确实催生了无数令人惊艳的创意原型。

然而，当这些原型试图进入生产环境时，脆弱性便无处遁形。缺乏模块化设计、扩展能力有限、可维护性低下，使得“提示驱动”的应用难以支撑企业级场景。这种局面颇似软件开发的早期阶段：所有逻辑都集中在一个巨大的主函数里，久而久之演变成难以维护的“单体应用”（Monolith）。

为了突破这一瓶颈，一种新的设计思想逐渐浮现——“上下文工程”（Context Engineering）。不再将 LLM 视为应用的全部，而是将其纳入一个更大、更精心设计的系统架构中，成为其中的关键服务组件。这一转变，正如软件开发从单体到微服务的演进，标志着 AI 应用正步入一个更系统化、更工业化的时代。

1. Prompt Engineering（提示工程）架构模式：“LLM-Centric”的单体应用

Prompt Engineering 是一种通过设计与优化提示语（Prompt），引导 AI 模型生成特定响应的实践方法。这里的“提示”可以理解为给予 AI 系统的查询或指令，其作用在于促使模型产出更加准确、深入和相关的结果。

与传统编程依靠精密算法来驱动逻辑不同，Prompt Engineering 更依赖于自然语言与上下文的表达，并非直接编写“指令集”，而是通过结构清晰、语义明确的输入来弥合 “人类意图”与“机器输出”之间的鸿沟。

从架构的角度来看，Prompt Engineering 可以被视作一种“接口设计”：

• 在用户与模型之间，承担“语义适配层”的角色。
• 决定了系统如何理解需求，并影响了下游输出的质量与稳定性。
• 一份优秀的提示语不仅能驱动模型给出预期结果，更能在整个系统架构中起到“逻辑约束与信息编排”的作用。

换句话说，Prompt Engineering 不仅是一种“语言技巧”，更是一种系统设计思维。其强调通过合理的输入结构，让复杂的模型能力在架构层面得到有效利用与管理。

在基于 Prompt Engineering 的阶段，AI 应用大多呈现出一种“以 LLM 为中心的单体架构”（LLM-Centric Monolithic Architecture）。其架构可参考如下所示：

基于上述架构特征分析，Prompt Engineering 主要体现在如下几个关键层面，具体可参考：

(1) 强耦合（Tight Coupling）

应用的业务逻辑、知识和交互方式，都被硬编码进一个冗长的提示词中。任何业务规则的变更，都意味着修改整个“超级提示”，牵一发而动全身。

(2) 无状态（Statelessness）

为了实现多轮对话，必须不断附加全部历史记录到新的提示中。这不仅增加成本，还受限于模型的上下文窗口，极易触发“遗忘”。

(3) 可维护性差（Poor Maintainability）

长达数千字的提示就像一段“意大利面条代码”。结构混乱、难以调试，团队协作更是困难重重。

(4) 缺乏扩展性（Limited Extensibility）

若要调用外部 API 或数据库，只能在提示中“描述”操作方式，既脆弱又不可控。

因此，在此种架构下，Prompt Engineering 更像一个“文本巫师”：依靠经验打磨“黄金提示词”，但产出物终究脆弱，缺乏系统工程的鲁棒性。

2. Context Engineering（上下文工程）架构范式：面向服务的分布式设计

随着 AI 应用逐步迈向规模化与工程化，仅依赖 Prompt Engineering 的“单体式”模式已难以支撑复杂业务需求。上下文工程（Context Engineering） 的出现，为 AI 应用引入了一种更贴近现代软件工程理念的范式。

其借鉴了“微服务架构（Microservices Architecture）”思想，将庞杂的 AI 任务解构为一组可独立管理、松耦合的服务模块，再通过一个编排层（Orchestration Layer） 进行统一调度与治理。

在这一范式下，系统的工作流程呈现出一种动态的、可编排的分布式形态，具体可参考如下架构示意图：

即整个流程如下：

(1) 用户请求 首先进入编排层。

(2) 编排层负责进行 意图解析，明确用户的目标与任务类型。

(3) 根据解析结果，它可能会按需调用以下服务：

• 检索服务（Retrieval Service）：从向量数据库（Vector DB）中提取与用户请求相关的领域知识或文档，实现“长期记忆”的功能。
• 工具服务（Tool Service）：封装外部 API（如 ERP、CRM 系统或搜索引擎），为模型提供“现实世界的手脚”。
• 状态管理服务（State Management Service）：维护对话历史、任务上下文及用户偏好，形成“短期记忆”。

(4) 编排层将上述信息动态整合，生成一个清晰、结构化的 上下文（Context）。

(5) 该上下文被传递给 LLM 服务（LLM Service），模型在此情境下执行推理或生成。

(6) 最终结果可经过 后处理（Post-processing），再返回给用户。

整个过程，就像是一个高效的分布式管弦乐队：各服务组件犹如不同乐器，各司其职，确保每个部分在合适的时机进入，协同奏响整体的华丽乐章。

3. 如何看待：Prompt Engineering（提示工程）vs  Context Engineering（上下文工程）

Context Engineering 的崛起，并不意味着 Prompt Engineering 的消亡，而是其角色的演变与升华。在微服务架构中，Prompt Engineering 不再是构建整个应用的唯一手段，而是演变成了编排流程中每个节点的“配置语言”。具体：

• 查询重写提示 (Query Rewriting Prompt)： 在调用检索服务前，需要一个提示来优化用户的原始问题，使其更适合语义搜索。
• 工具选择提示 (Tool Selection Prompt)： 编排层需要一个提示，让LLM根据用户意图，从一系列可用工具中选择最合适的一个。
• 答案合成提示 (Answer Synthesis Prompt)： 当从多个来源（RAG、API）获取信息后，需要一个最终的提示来指导LLM将这些零散信息，综合成一段通顺、完整的回答。

这里的每一个提示都变得更短、更专注、目标更明确。它们成为了连接不同服务节点的“胶水代码”，其设计和优化依然至关重要，但难度和复杂度已大大降低。

那么，Context Engineering 是如何驱动 Prompt Engineering 的呢？

从架构视角来看，如下几个方面共同定义了 Context Engineering  的“系统角色”：不仅仅是提示优化的技术延伸，而 在架构层面为提示提供保护、组织、扩展与约束管理 的一整套方法论，从而使得 AI 应用能够在复杂环境中保持稳定性、清晰性与可扩展性。具体：

(1) 护提示（Protects your prompt）

再优秀的指令，如果被埋没在第 12,000 个 Token 之后、夹在三份 FAQ 与一段 JSON 数据之间，最终也毫无意义。Context Engineering 的首要价值，就是在架构层面确保提示语始终处于核心与优先位置，而不会因上下文冗余而失效。

(2) 围绕提示进行系统化组织（Structures everything around the prompt）

在 Context Engineering 的设计中，所有外围模块——无论是记忆管理、检索机制，还是系统级提示（System Prompt）——其存在的唯一目的，都是为了保证提示的清晰性与优先级。换句话说，提示成为系统架构的“锚点”，所有组件围绕它展开协同。

(3) 应对规模化（Handles scale）

在复杂场景下，不必为每一个用户或任务重新设计一份提示。Context Engineering 通过注入结构化的上下文，使系统能够自动适配不同角色与任务需求，从而避免“手工堆叠式”的提示工程，真正实现架构层面的规模化与可复用性。

(4) 约束管理（Manages constraints）

面对 Token 限制、延迟要求与成本控制等现实约束，Context Engineering 提供了一种架构化的治理机制。它能动态决定哪些信息保留、哪些信息舍弃，确保在资源有限的前提下，提示依旧具备最优的上下文支撑。

综上所述，从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 的演进，本质上是 AI 应用开发从“工匠时代”迈向“工业化时代”的必然。它要求开发者完成一次深刻的身份转变：从一名专注于打磨“精美艺术品”（黄金提示词）的工匠，转变为一名能够设计和搭建复杂、可靠、可扩展系统（AI应用）的建筑师。

这种转变的核心，是将控制权从 LLM 手中夺回，交还给系统架构。我们不再乞求 LLM “碰巧”理解我们的复杂意图，而是通过一个强大的外部系统，为其构建一个清晰、无歧义的“世界模型”，让它在这个我们亲手设计的舞台上，精准地完成我们赋予它的角色。这，才是构建下一代企业级智能应用的坚实基础和唯一路径。

  零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

 

 

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

 

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
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