教育资源推荐的未来：用上下文工程与Agentic AI构建自适应学习路径——提示工程架构师的实践案例

元数据框架

标题

教育资源推荐的未来：用上下文工程与Agentic AI构建自适应学习路径——提示工程架构师的实践案例

关键词

教育资源推荐系统；上下文工程；Agentic AI；提示工程；个性化学习路径；自适应教育；大语言模型应用

摘要

传统教育资源推荐系统因缺乏对学习者实时上下文的理解，常陷入“千人一面”的困境。本文结合上下文工程（Context Engineering）与Agentic AI（代理式人工智能），提出一套可落地的自适应学习路径构建框架。通过提示工程架构师的实践案例，详细阐述如何将学习者的知识水平、学习风格、目标场景等上下文信息转化为Agent的决策依据，实现“动态匹配、自主调整、持续优化”的个性化推荐。文章涵盖理论推导、架构设计、代码实现与实际应用，为教育技术从业者提供了一套从0到1的解决方案。

1. 概念基础：为什么传统推荐系统无法满足个性化学习？

1.1 领域背景化：教育推荐的“痛点”与“需求”

在在线教育场景中，学习者的需求高度异质化：

• 一位初级Python学习者可能需要“语法入门视频”，而一位有基础的学习者可能需要“数据清洗实战项目”；
• 视觉型学习者偏好“图文教程”，听觉型学习者则更适合“音频课程”；
• 晚上在家学习的用户可能希望“短平快的实操练习”，而白天在办公室的用户可能需要“可碎片化阅读的文本资料”。

传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）的核心问题在于：仅依赖历史行为数据，无法捕捉学习者的实时上下文状态。例如，协同过滤会根据“相似用户的选择”推荐资源，但无法区分“用户当前的学习目标是否已变化”；基于内容的推荐会根据“资源标签”匹配用户兴趣，但无法感知“用户当前的知识水平是否能理解该资源”。

1.2 历史轨迹：从“规则引擎”到“Agentic AI”

教育推荐系统的演化经历了三个阶段：

1. 规则引擎时代（2000-2010）：通过人工制定规则（如“初级用户推荐入门课程”）实现推荐，灵活性差，无法应对复杂场景。
2. 机器学习时代（2010-2020）：采用协同过滤、逻辑回归等算法，基于历史数据预测用户偏好。但仍受限于“静态数据”，无法处理实时上下文。
3. Agentic AI时代（2020至今）：结合大语言模型（LLM）与代理技术，让AI具备自主感知上下文、决策推荐策略、学习反馈优化的能力，实现“动态自适应”。

1.3 问题空间定义：个性化学习的核心是“上下文-资源”动态匹配

个性化学习路径的构建需解决两个核心问题：

• 如何准确感知学习者的上下文状态？（What is the learner’s current state?）
• 如何让AI自主决策，推荐最适配的资源？（How to recommend the best resource?）

其中，“上下文状态”是一个多维向量，包含：

• 知识水平（Knowledge Level）：如“Python基础（60分）”“数据结构进阶（85分）”；
• 学习风格（Learning Style）：如视觉型（偏好视频/图文）、听觉型（偏好音频/讲解）、动手型（偏好项目/练习）；
• 学习目标（Learning Goal）：如“3个月内成为数据分析师”“通过Python认证考试”；
• 场景上下文（Context）：如学习时间（晚上20:00）、设备（手机/电脑）、当前任务（完成“ pandas 数据清洗”练习）。

1.4 术语精确性：关键概念辨析

• 上下文工程（Context Engineering）：指收集、处理、建模学习者上下文信息的技术体系，目标是将“原始数据”转化为“可被AI理解的结构化上下文向量”。
• Agentic AI（代理式人工智能）：具备自主感知、决策、行动能力的AI系统，核心特征是“目标导向+工具调用+反馈学习”。在教育推荐中，Agent需根据上下文向量，自主选择推荐策略（如“推荐视频教程”或“推荐实战项目”）。
• 提示工程（Prompt Engineering）：通过设计精准的提示语，引导LLM生成符合需求的输出。在Agentic AI中，提示是“上下文与决策”之间的桥梁（如“根据用户的初级水平与视觉风格，推荐3个Python入门视频”）。

2. 理论框架：用第一性原理推导自适应推荐逻辑

2.1 第一性原理：个性化学习的本质是“状态-资源”匹配

从第一性原理出发，个性化学习的核心逻辑可抽象为：
$$\text{推荐结果}=f(\text{学习者状态},\text{资源属性},\text{场景约束})$$

其中：

• 学习者状态（S）：$ S = [k, s, g, c] $，$ k $ 为知识水平（0-100），$ s $ 为学习风格（视觉/听觉/动手），$ g $ 为学习目标（如“数据分析师”），$ c $ 为场景（如“晚上在家”）；
• 资源属性（R）：$ R = [d, t, g_r, c_r] $，$ d $ 为资源难度（0-100），$ t $ 为资源类型（视频/文本/项目），$ g_r $ 为资源目标（如“Python入门”），$ c_r $ 为场景适配性（如“适合晚上学习”）；
• 场景约束（C）：如“资源时长不超过30分钟”“支持手机观看”。

推荐系统的目标是找到资源集合 $ R^* $，使得：
$$R^{\ast }=\arg \underset{R\in \mathcal{R}}{\max }\left[\text{匹配度}(S,R)+\lambda \cdot \text{多样性}(R)\right]$$

其中，$ \text{匹配度} $ 用余弦相似度计算（衡量学习者状态与资源属性的一致性），$ \lambda $ 为多样性惩罚系数（避免推荐过于单一的资源）。

2.2 数学形式化：上下文向量与资源向量的匹配

为了让AI理解“学习者状态”与“资源属性”，需将其转化为数值向量：

• 学习者上下文向量：$ \mathbf{s} = [k, s_v, s_a, s_h, g_d, c_e, c_h] $，其中 $ s_v $（视觉型）、$ s_a $（听觉型）、$ s_h $（动手型）为学习风格的one-hot编码；$ g_d $（数据分析师目标）为目标的二进制编码；$ c_e $（晚上）、$ c_h $（在家）为场景的one-hot编码。
• 资源向量：$ \mathbf{r} = [d, t_v, t_t, t_p, g_r_d, c_r_e, c_r_h] $，其中 $ t_v $（视频）、$ t_t $（文本）、$ t_p $（项目）为资源类型的one-hot编码；$ g_r_d $（数据分析师目标）为资源目标的二进制编码；$ c_r_e $（适合晚上）、$ c_r_h $（适合在家）为场景适配性的二进制编码。

匹配度计算为：
$$\text{similarity}(\mathbf{s},\mathbf{r})=\frac{\mathbf{s}\cdot \mathbf{r}}{|\mathbf{s}|\cdot |\mathbf{r}|}$$

2.3 理论局限性：上下文工程的挑战

• 上下文获取难度：学习者的“知识水平”需通过测试或行为数据推断（如“完成练习的正确率”），“学习风格”需通过问卷或行为模式（如“点击视频的次数”）判断，这些数据的收集与建模需投入大量精力。
• Agent决策透明度：Agentic AI的决策过程（如“为什么推荐这个资源”）依赖LLM的生成能力，难以用传统机器学习模型的“特征重要性”解释，可能导致用户对推荐结果的不信任。

2.4 竞争范式分析：Agentic AI vs 传统推荐

维度	传统协同过滤	基于内容的推荐	Agentic AI（上下文工程）
上下文感知能力	无（仅历史行为）	弱（仅资源标签）	强（实时上下文向量）
个性化程度	低（相似用户的选择）	中（用户兴趣匹配）	高（动态状态匹配）
决策自主性	无（固定算法）	无（固定规则）	有（自主调整策略）
反馈优化能力	慢（依赖批量数据更新）	慢（依赖资源标签更新）	快（实时反馈微调）

3. 架构设计：上下文工程与Agentic AI的融合框架

3.1 系统分解：四层核心架构

本文提出的自适应学习路径推荐系统分为四层（如图1所示）：

1. 上下文感知层：收集、处理学习者的上下文数据，生成结构化上下文向量；
2. Agentic决策层：基于上下文向量，通过提示工程驱动LLM代理，自主决策推荐策略；
3. 资源适配层：根据推荐策略，从资源库中匹配并优化资源（如调整呈现方式）；
4. 反馈循环层：收集用户对推荐的反馈，更新上下文模型与Agent决策策略。

graph TD
    A[上下文感知层] --> B[Agentic决策层]
    B --> C[资源适配层]
    C --> D[用户界面]
    D --> E[反馈循环层]
    E --> A  // 更新上下文模型
    E --> B  // 微调Agent决策策略

图1：自适应学习路径推荐系统架构

3.2 组件交互模型：从“数据”到“推荐”的流程

1. 上下文感知层：

   • 数据收集：从学习管理系统（LMS）、用户输入（如目标设置）、行为追踪（如点击、浏览时长）、环境传感器（如设备类型、时间）收集数据；
   • 数据处理：清洗（处理缺失值、异常值）、特征提取（如从“完成练习的正确率”提取“知识水平”）、编码（将 categorical 特征转为数值向量）；
   • 上下文建模：用聚类（如K-means）或分类模型（如随机森林）将原始数据转化为上下文向量（如$ \mathbf{s} = [70, 1, 0, 0, 1, 1, 0] $，表示“知识水平70分、视觉型、数据分析师目标、晚上学习”）。

2. Agentic决策层：

   • 提示工程模块：根据上下文向量生成精准提示（如“用户是视觉型学习者，知识水平70分，目标是成为数据分析师，现在晚上在家学习，请推荐3个适合的Python资源”）；
   • LLM代理：使用GPT-4或Claude等LLM，根据提示生成推荐策略（如“推荐《Python数据分析师入门视频》（难度60）、《Pandas数据清洗实战项目》（难度75）、《数据可视化图文教程》（难度70）”）；
   • 工具调用模块：若需实时数据（如资源库中的最新资源），Agent可调用工具（如API）获取信息（如“查询资源库中‘数据分析师’目标的最新视频资源”）。

3. 资源适配层：

   • 资源匹配：根据Agent的推荐策略，从资源库中筛选符合条件的资源（如“难度60-75、视觉型、数据分析师目标、适合晚上学习”）；
   • 资源优化：调整资源的呈现方式（如将文本教程转为视频摘要，或添加“适合手机观看”的标签）；
   • 资源排序：根据匹配度（如余弦相似度）与多样性（如避免同一类型资源过多）排序，生成最终推荐列表。

4. 反馈循环层：

   • 反馈收集：通过用户界面收集反馈（如“点击”“完成”“评分”“评论”）；
   • 反馈分析：用NLP分析评论（如“这个视频太简单了”→ 知识水平评估偏低），用统计方法分析点击/完成率（如“推荐的项目完成率达80%”→ 策略有效）；
   • 模型更新：用反馈数据微调上下文模型（如调整“知识水平”的计算方式），或优化Agent的提示策略（如“增加‘难度稍高’的资源推荐”）。

3.3 设计模式应用：提升系统灵活性

• 观察者模式（Observer Pattern）：用于上下文感知层，当学习者的上下文状态变化（如“知识水平从60分提升到70分”）时，自动通知Agentic决策层更新推荐策略；
• 策略模式（Strategy Pattern）：用于Agentic决策层，根据不同场景（如“新手”“进阶”“专家”）切换推荐策略（如新手推荐“入门视频”，进阶推荐“实战项目”）；
• 工厂模式（Factory Pattern）：用于资源适配层，根据资源类型（视频/文本/项目）生成不同的资源呈现方式（如视频生成缩略图，文本生成摘要）。

4. 实现机制：从代码到部署的关键步骤

4.1 算法复杂度分析

• 上下文处理：数据收集的时间复杂度为$ O(N) $（$ N $ 为数据量），特征提取与编码的时间复杂度为$ O(N \cdot M) $（$ M $ 为特征数），聚类的时间复杂度为$ O(N \cdot K \cdot M) $（$ K $ 为聚类数）。通过缓存（如Redis）常用上下文向量，可将实时处理时间降低至$ O(1) $。
• Agent决策：LLM的推理时间取决于提示长度与模型大小（如GPT-4的推理时间约为$ 0.1-1 $ 秒/1000 tokens）。通过缩短提示长度（如用模板化提示），可将决策时间控制在$ 0.5 $ 秒以内。
• 资源匹配：资源库的检索时间取决于索引方式（如 Elasticsearch 的倒排索引），时间复杂度为$ O(log N) $（$ N $ 为资源数）。通过预计算资源向量与上下文向量的相似度，可将匹配时间降低至$ O(1) $。

4.2 优化代码实现：上下文处理模块示例

以下是用Python实现的上下文处理模块，用于生成学习者的上下文向量：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from redis import Redis

class ContextProcessor:
    def __init__(self):
        self.scaler = StandardScaler()
        self.cluster_model = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)
        self.redis = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)  # 缓存上下文向量
    
    def collect_data(self, user_id: int) -> pd.DataFrame:
        """从数据库收集用户数据"""
        query = f"SELECT * FROM user_context WHERE user_id = {user_id}"
        return pd.read_sql(query, self.db_connection)
    
    def preprocess_data(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        """预处理数据：填充缺失值、编码特征"""
        # 填充缺失值：知识水平用均值，场景用 mode
        data['knowledge_level'] = data['knowledge_level'].fillna(data['knowledge_level'].mean())
        data['scene'] = data['scene'].fillna(data['scene'].mode()[0])
        
        # 编码 categorical 特征：学习风格、目标、场景
        style_encoded = pd.get_dummies(data['learning_style'], prefix='style')
        goal_encoded = pd.get_dummies(data['learning_goal'], prefix='goal')
        scene_encoded = pd.get_dummies(data['scene'], prefix='scene')
        
        # 合并特征并删除原始列
        data = pd.concat([data, style_encoded, goal_encoded, scene_encoded], axis=1)
        data = data.drop(['learning_style', 'learning_goal', 'scene'], axis=1)
        
        # 标准化数值特征：知识水平、学习时长、完成率
        numerical_features = ['knowledge_level', 'learning_hours', 'completion_rate']
        data[numerical_features] = self.scaler.fit_transform(data[numerical_features])
        
        return data
    
    def model_context(self, data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        """用K-means聚类，生成上下文分组"""
        clusters = self.cluster_model.fit_predict(data)
        data['cluster'] = clusters
        return data
    
    def get_context_vector(self, user_id: int) -> list:
        """获取用户的上下文向量（优先从缓存读取）"""
        cache_key = f"context:{user_id}"
        cached_vector = self.redis.get(cache_key)
        
        if cached_vector:
            return eval(cached_vector)  # 从缓存读取（需确保数据安全）
        
        # 从数据库收集并处理数据
        data = self.collect_data(user_id)
        preprocessed_data = self.preprocess_data(data)
        contextualized_data = self.model_context(preprocessed_data)
        
        # 提取上下文向量（知识水平、学习风格、目标、场景、聚类）
        context_vector = contextualized_data[
            ['knowledge_level', 'style_visual', 'style_auditory', 'style_hands-on',
             'goal_data_analyst', 'goal_machine_learning', 'scene_evening', 'scene_home', 'cluster']
        ].iloc[0].to_list()
        
        # 缓存上下文向量（有效期1小时）
        self.redis.setex(cache_key, 3600, str(context_vector))
        
        return context_vector

代码说明：

• 缓存机制：用Redis缓存常用用户的上下文向量，减少数据库查询次数；
• 特征处理：将 categorical 特征（如学习风格、场景）转为one-hot编码，便于后续计算；
• 聚类模型：用K-means将用户分为5组（如“新手”“进阶”“专家”），辅助Agent决策。

4.3 边缘情况处理

• 用户无明确目标：若用户未设置学习目标，可通过历史行为推断（如“频繁点击数据分析师相关资源”→ 目标为“数据分析师”）；
• 资源库无匹配资源：若资源库中没有符合上下文向量的资源，Agent可调用生成式AI（如GPT-4）生成定制化资源（如“根据用户的初级水平，生成10道Python列表推导式练习”）；
• 上下文冲突：若用户的上下文向量存在冲突（如“知识水平70分，但学习目标是‘Python入门’”），Agent需通过提示工程引导用户确认目标（如“你当前的知识水平已达到中级，是否要调整学习目标为‘数据分析师进阶’？”）。

4.4 性能考量

• 并发处理：用容器化技术（Docker、K8s）部署Agent实例，支持水平扩展（如并发1000用户时，启动10个Agent实例）；
• 延迟优化：将上下文向量缓存至Redis，将LLM推理部署至GPU服务器（如NVIDIA A100），确保推荐延迟≤1秒；
• 资源库优化：用Elasticsearch建立资源索引（如按难度、类型、目标、场景索引），提高检索速度。

5. 实际应用：某在线教育平台的实践案例

5.1 项目背景

某在线教育平台（以下简称“学吧”）主要提供编程、数据科学等课程，拥有100万+用户。其传统推荐系统采用协同过滤，存在以下问题：

• 点击率低（15%）：推荐的资源不符合用户当前需求；
• 完成率低（10%）：资源难度与用户水平不匹配；
• 个性化不足（用户反馈“推荐的资源都一样”）。

5.2 实施策略

学吧采用本文提出的上下文工程与Agentic AI架构，实施步骤如下：

1. 数据收集：整合LMS数据（如学习进度、练习正确率）、用户输入（如目标设置、学习风格问卷）、行为数据（如点击、浏览时长）、环境数据（如设备类型、时间）；
2. 上下文建模：用ContextProcessor模块生成上下文向量（如$ \mathbf{s} = [70, 1, 0, 0, 1, 1, 0] $）；
3. Agent设计：用LangChain构建Agentic决策层，提示模板如下：

   你是学吧的教育资源推荐Agent，需要根据用户的上下文向量推荐最合适的资源。上下文向量说明：
   - 知识水平：0-100（越高越熟练）
   - 学习风格：style_visual（视觉型）、style_auditory（听觉型）、style_hands-on（动手型）（1表示符合）
   - 学习目标：goal_data_analyst（数据分析师）、goal_machine_learning（机器学习工程师）（1表示符合）
   - 场景：scene_evening（晚上）、scene_home（在家）（1表示符合）
   - 聚类：0-4（0=新手，1=进阶，2=专家，3=兴趣爱好者，4=职业转型者）
   
   用户的上下文向量：{context_vector}
   资源库中的资源类型：视频、文本、项目、练习
   推荐要求：
   1. 资源难度与知识水平匹配（误差≤10）；
   2. 资源类型符合学习风格；
   3. 资源目标与用户目标一致；
   4. 资源场景适配性高（如晚上在家适合视频/项目）；
   5. 推荐3个资源，每个资源包括名称、类型、难度、推荐理由。
   

4. 反馈循环：收集用户的点击、完成率、评分与评论，每周用反馈数据微调Agent的提示策略（如“增加‘动手型’学习者的项目推荐比例”）。

5.3 结果与效果

实施后，学吧的推荐系统效果显著提升：

• 点击率：从15%提升至45%（增长200%）；
• 完成率：从10%提升至25%（增长150%）；
• 用户满意度：80%的用户认为推荐“更符合当前需求”，70%的用户表示“学习效率提高”。

案例分析：

• 一位用户的上下文向量为$ \mathbf{s} = [60, 1, 0, 0, 1, 1, 0] $（知识水平60分、视觉型、数据分析师目标、晚上在家），Agent推荐了：
  1. 《Python数据分析师入门视频》（难度55，视觉型，目标一致，适合晚上）；
  2. 《Pandas数据清洗实战项目》（难度65，动手型，目标一致，适合在家）；
  3. 《数据可视化图文教程》（难度60，视觉型，目标一致，适合晚上）。
• 用户点击了第二个项目（完成率85%），并评论“这个项目很实用，正好适合我当前的水平”。反馈循环层将该评论分析为“项目推荐有效”，后续会增加该用户的项目推荐比例。

6. 高级考量：安全、伦理与未来演化

6.1 扩展动态：多模态与跨平台支持

• 多模态资源：支持视频、音频、文本、项目、练习等多种资源类型，Agent可根据学习风格推荐（如视觉型推荐视频，动手型推荐项目）；
• 跨平台适配：支持手机、电脑、平板等多种设备，资源适配层可调整资源呈现方式（如视频转为“竖屏模式”，文本转为“可朗读模式”）；
• 多语言支持：支持中文、英文、日文等多种语言，Agent可根据用户的语言偏好推荐资源（如“用户偏好英文”→ 推荐英文教程）。

6.2 安全影响：用户隐私保护

• 数据加密：上下文数据（如知识水平、学习目标）采用AES-256加密存储，传输用HTTPS；
• 隐私权限：用户可自主选择是否提供上下文数据（如“是否允许获取设备类型”），并可随时查看、删除自己的上下文数据；
• 合规性：遵守GDPR（欧盟）、CCPA（加州）等数据保护法规，确保数据收集与使用合法。

6.3 伦理维度：公平性与透明度

• 公平性：定期检查资源库的多样性（如“女性相关的资源比例是否足够”），并用公平性指标（如 demographic parity）评估推荐结果（如“男性与女性用户的推荐资源类型比例是否一致”）；
• 透明度：向用户解释推荐的依据（如“推荐该资源是因为你的知识水平为60分，适合难度55-65的资源”），增强用户对推荐系统的信任；
• 避免偏见：通过提示工程引导Agent避免偏见（如“不要因为用户的性别或年龄推荐特定资源”）。

6.4 未来演化向量

• 生成式资源推荐：结合生成式AI（如GPT-4、Stable Diffusion）生成定制化资源（如“根据用户的初级水平，生成10道Python函数练习”）；
• 强化学习优化：用强化学习（RL）优化Agent的决策策略，将“用户完成率”“学习效果提升”作为奖励信号，让Agent学会推荐更有效的资源；
• 神经符号AI融合：结合神经符号AI（Neural-Symbolic AI），将逻辑规则（如“如果用户是新手，推荐入门资源”）与LLM的生成能力结合，提高决策的可解释性。

7. 综合与拓展：跨领域应用与战略建议

7.1 跨领域应用：从教育到职业培训

• 职业培训：企业培训员工学习新技能（如“学习AI绘图”），可根据员工的当前岗位（如设计岗）、技能 gaps（如“不会使用MidJourney”）、学习时间（如周末）推荐资源；
• 终身教育：退休人员学习兴趣爱好（如“摄影”），可根据他们的学习进度（如“掌握了基础构图”）、兴趣（如“风景摄影”）、设备（如“有单反相机”）推荐资源；
• 特殊教育：针对残障学习者（如视觉障碍），可推荐适配的资源（如“音频教程”“盲文教材”）。

7.2 研究前沿：上下文-aware的Agentic AI

• 上下文序列建模：用Transformer模型处理学习者的上下文序列（如“昨天学习了Python语法，今天学习了数据结构”），捕捉上下文的动态变化；
• 多模态上下文融合：融合文本（如用户输入）、图像（如用户上传的练习截图）、音频（如用户的语音反馈）等多模态上下文数据，提高上下文感知的准确性；
• 可解释Agent设计：用“思维链（Chain of Thought）”技术，让Agent解释决策过程（如“推荐该资源是因为你的知识水平为60分，而该资源的难度为55分，符合你的水平”）。

7.3 开放问题：待解决的挑战

• 实时上下文获取：如何高效获取学习者的实时上下文（如“当前正在解决的问题”）？
• 个性化与多样性平衡：如何避免推荐过于单一的资源（如“只推荐视频”），同时保持个性化？
• 学习效果评估：如何评估推荐系统对学习效果的影响（如“推荐的资源是否提高了用户的考试成绩”）？

7.4 战略建议：教育机构的布局方向

1. 建立上下文数据体系：整合LMS、行为追踪、用户输入等数据，构建学习者的“数字画像”；
2. 培养提示工程能力：招聘或培养提示工程架构师，设计有效的提示策略，驱动Agentic AI；
3. 与技术供应商合作：使用OpenAI、Anthropic等供应商的LLM服务，或使用LangChain、LlamaIndex等工具构建Agent；
4. 数据驱动优化：定期用A/B测试评估推荐策略的效果（如“提示模板A vs 提示模板B”），用反馈数据持续优化。

8. 结论：自适应学习的未来已来

本文提出的上下文工程与Agentic AI融合框架，解决了传统教育推荐系统“缺乏实时上下文感知”的痛点，实现了“动态匹配、自主调整、持续优化”的个性化学习路径。通过某在线教育平台的实践案例，验证了该框架的有效性（点击率提升200%，完成率提升150%）。

未来，随着生成式AI、强化学习等技术的融入，自适应学习路径推荐系统将变得更智能、更有效。教育机构需尽早布局上下文工程与Agentic AI，培养提示工程能力，才能在激烈的竞争中占据先机。

最后的话：个性化学习的核心是“以学习者为中心”，而上下文工程与Agentic AI正是实现这一目标的关键技术。让我们一起拥抱技术，让教育更精准、更高效！

参考资料

1. 上下文工程：《Context-Aware Computing for The Internet of Things》（2014）；
2. Agentic AI：《Agentic AI: A New Paradigm for Artificial Intelligence》（2023）；
3. 提示工程：《Prompt Engineering for Developers》（2023）；
4. 教育推荐系统：《Personalized Learning Path Recommendation: A Survey》（2022）；
5. 学吧案例数据：内部资料（2023）。