基本概念

提示词：直接向模型输入问题和命令，最初 chatGPT就是典型场景。

提示词工程：提升单次交互质量的系统性方法。通过结构化、优化和迭代提示词提高AI在特定任务上的输出质量。

上下文工程：通过管理多维度信息（如历史对话、外部数据、工具调用），为AI提供更全面的背景，是构建智能AI系统的核心。

技术演进

单纯的提示词 -> 不满足于生成的效果。
对提示词结构化并不断优化迭代，提高AI在特定任务上的输出质量而总结出一套方法 -> 提示词工程
单纯靠提示词工程已经无法满足 AI Agent 产品的需求，需要通过更多工具、更多模型相互“讨论”得到的信息来提供给模型。-> 上下文工程。

提示词

这是普通人最常用的场景。

单词任务

提示词模板，辅助你写提示词。

模板一：常规

模板二：复杂

首先复杂任务建议用agent。

特定任务高频场景

确认是否是高频场景，如果是的话建议封装成 AI 应用

这需要用到一些工具，比如 PromptPilot[1] 或者 prompt-optimizer[2] 对prompt进行调试优化。

如果不利用工具的话，可以用两个对话实现这个功能。

对话一：用于生成提示词。
对话二：用于执行任务，根据效果让 对话一 调整提示词。

对话一

将对话一生成的提示词复制到对话二中。

工具

优化工具

• • LangSmith[3] 可视化追踪不同提示词的输出差异
• • Prompt Pilot[4] 用于针对国内模型进行 Prompt 工程调优
• • prompt-optimizer[5] 提示词优化器，助力于编写高质量的提示词

版本管理工具

• • prompt-manager[6] VS Code/Cursor 的开源插件，统一管理 AI 提示词，支持分类、搜索、导入导出。
• • prompt-shelf[7] 通过 Web 界面，对提示词进行版本管理，可以比对差异和回滚。类似于 Git 版本控制。提供 Docker 一键部署，包含完整的服务配置。

魔法词

提示词后面增加魔法词，提升生成效果（PUA）。

• • Let’s think step by step 让我们逐步思考
• • My career depends on it / 这对我的职业生涯非常重要。
• • Take a deep breathe and think this through / 深呼吸，仔细考虑

上下文工程

如果你打算开发AI智能体，那可以看下这部分用于参考。但是大多数情况下，你其实用不着。

为大语言模型提供恰当的信息和工具，帮助模型高效完成任务。
上下文工程的难点在于：恰当（平衡信息量）。
参数太少或者配得不对，生成的结果就不好，性能也会变差。
参数太多，或者里面夹杂毫无关联的数据则会增加成本，而且结果也不一定就好。
你可以理解为：“学而不思则罔，思而不学则殆。”差不多道理。
所以如何准确把握大模型和用户之间这种微妙的互动关系，需要一种近似直觉的能力。

• • 记忆

• • • "记住"过去的交互和学习到的知识
  • • 将AI模型与外部数据库、API接口或特定工具连接

• • 整理构建

• • • 整合并管理包括用户历史、系统预设、外部知识库等信息
  • • 根据任务需求和模型反馈，动态组装上下文

Manus 是如何管理上下文的？

整个设计都是围绕在 提高 KV缓存命中率上。

KV-cache hit rate，键值缓存是Transformer模型中存储注意力计算结果的机制，命中率高意味着可以重用之前的计算结果。

用没用缓存成本可以相差十倍

提示词工程和上下文工程协同

提示词工程和上下文工程是协同工作的关系，目标是实现AI系统性能的最大化。
协同工作的核心在于将提示词视为在特定上下文中与模型沟通的最终指令，而这个上下文则由更广泛的系统工程来构建和管理。

目前有三种方案:

方案一：分层设计
通过上下文工程构件基础上下文层，包含用户信息、历史交互、领域知识等。然后针对具体任务运用提示词工程构建精确的任务特定提示。

方案二：动态调整
根据交互状态和模型响应，动态调整上下文信息并且优化提示词。通过 反馈循环 持续优化交互质量。
比如：模型理解不准确时，系统获取更多概念解释并注入上下文，调整提示词。

方案三：模块化模版
创建模块化提示词模版，上下文工程系统根据当前任务动态填充占位符，保证结构优化和内容动态性。这既能保证提示词结构的优化，又确保内容的动态性和相关性。

最后

选择AI大模型就是选择未来！最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，人才需求急为紧迫！

由于文章篇幅有限，在这里我就不一一向大家展示了，学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。

【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可白嫖）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！

获取方式：有需要的小伙伴，可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
包括：AI大模型学习路线、LLM面试宝典、0基础教学视频、大模型PDF书籍/笔记、大模型实战案例合集、AI产品经理合集等等

大模型学习之路，道阻且长，但只要你坚持下去，一定会有收获。本学习路线图为你提供了学习大模型的全面指南，从入门到进阶，涵盖理论到应用。
L1阶段：启航篇|大语言模型的基础认知与核心原理

L2阶段：攻坚篇|高频场景:RAG认知与项目实践

L3阶段：跃迀篇|Agent智能体架构设计

L4阶段：精进篇|模型微调与私有化部署

L5阶段：专题篇|特训集：A2A与MCP综合应用 追踪行业热点（全新升级板块）

AI大模型全套学习资料【获取方式】