當模型能力已經(jīng)逼近甚至超越特定場景下的人類水平時，人與AI溝通的“交互帶寬”就成為了制約AI釋放潛能的核心瓶頸。

如今，盡管提示詞（Prompting）仍是大模型交互中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，但其局限性已逐漸顯現(xiàn)。研究與實踐正從依賴單一技巧性操作，轉(zhuǎn)向?qū)φZ境建模、信息組織與交互結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)性探索。而這，便是“上下文工程”（Context Engineering）興起的原因。

在“PEC 2025 AI創(chuàng)新者大會暨第二屆提示工程峰會”的“從提示工程到上下文工程 AI落地范式升級”分論壇上，多位一線實踐者與意見領(lǐng)袖，就如何構(gòu)建高效上下文、激活企業(yè)級Agent、賦能個體創(chuàng)造等核心議題，展開了深度剖析。

范式遷徙：告別“對講機” 重構(gòu)人機協(xié)同新“鏈路”

當前，AI應用的挑戰(zhàn)在于如何從零散的、一次性的對話，升級為具備記憶、理解和持續(xù)演進能力的系統(tǒng)化協(xié)同。43咨詢CEO小七姐表示，當下我們正深陷于“帶寬悖論”——模型智能正以指數(shù)級增長，而人機交互方式卻仍停留在低效的“對講機”模式。要打破這一僵局，必須推動交互范式從“提示工程”躍遷至“上下文工程”。

她強調(diào)，“上下文工程”的核心在于為AI構(gòu)建一套共享的、動態(tài)的記憶系統(tǒng)，使其真正理解個體的經(jīng)驗、思維模式與知識體系，從而演化為“數(shù)字孿生”或“第二大腦”。

在方法論上，她將這一系統(tǒng)劃為五個層次。其一是基礎(chǔ)層：通過人格對齊，讓模型理解“我是誰”；其二是交互層：固化高頻場景，形成可復用的智能工具集；其三是知識庫層：通過結(jié)構(gòu)化存儲與檢索，支撐長期記憶與知識更新；其四是生成與創(chuàng)造層：實現(xiàn)深度的人機共創(chuàng)；其五復用層：將共創(chuàng)成果反哺至知識庫，形成記憶閉環(huán)。

小七姐進一步分享了自身實踐。她提出，可將積累的提示詞經(jīng)驗構(gòu)建成RAG知識庫，并結(jié)合更高階的System Prompt，打造出能夠依據(jù)簡單意圖自動生成復雜“元提示（Meta Prompt）”的智能體。這一探索可驗證系統(tǒng)化上下文在提升AI協(xié)同深度與效率上的巨大潛力。

LangGPT聯(lián)合創(chuàng)始人甲木指出，企業(yè)級AI應用與個人用戶使用存在根本差異。前者必須滿足生產(chǎn)環(huán)境下的穩(wěn)定性與可靠性，更接近工業(yè)流水線式的嚴苛要求。

他強調(diào)，企業(yè)級“上下文”工程并非零散的提示，而是動態(tài)、結(jié)構(gòu)化的工程體系。其既包含由指令和示例組成的“指令上下文”，用于規(guī)范模型行為；也依托RAG等技術(shù)引入領(lǐng)域知識，構(gòu)成“知識上下文”；同時還需結(jié)合工具調(diào)用與環(huán)境反饋，形成可閉環(huán)的“操作上下文”。三者協(xié)同，才能支撐起企業(yè)級應用的穩(wěn)健運行。

甲木指出，一個生產(chǎn)級的Prompt或Agent并非一次性產(chǎn)物，而是要經(jīng)歷完整且嚴謹?shù)墓こ替溌贰�從MVP階段的可行性驗證，到大規(guī)模批量化評測；再基于評測結(jié)果進行智能優(yōu)化，最終進入投產(chǎn)，并在運行中持續(xù)監(jiān)控與迭代。

在架構(gòu)層面，他提出了Agent的五層理論：最底層是模型，其上依次是提示詞與工作流，再向上是單智能體，最終擴展至多智能體協(xié)同。復雜度隨著層次的遞進逐步增加。這一理論可為企業(yè)在規(guī)劃、落地Agent應用時，提供系統(tǒng)化的路線與實踐方法論。

扣子智能體大賽冠軍張凱寓揭示了從“提示”到“上下文”的認知飛躍。他表示，如果把大模型比作一座深邃的千年古湖，那么“提示詞”就像投入湖中的一顆石子，它的大小、角度與力度決定了漣漪的初始形態(tài)。而“上下文”則像整個湖泊的生態(tài)：水中的游魚、湖底的水草、周圍環(huán)境的溫濕度，甚至月相變化帶來的潮汐暗流。真正的漣漪，并非單一石子所致，而是由整個生態(tài)系統(tǒng)共同塑造。

在此基礎(chǔ)上，張凱寓指出，隨著模型能力的增強，我們正進入一個“元提示”的新階段——由AI來撰寫并優(yōu)化指導AI的提示詞。在這一過程中，人類的角色正在轉(zhuǎn)變：不再只是單純的指令發(fā)出者，而是風格、品味與深層意圖的定義者。

他認為，在AI時代，人類最不可替代的核心“元能力”在于兩方面。其一是定義問題空間的能力，即提出一個好問題；其二是創(chuàng)造評價體系的能力，即在無數(shù)AI生成的可能性中，作出符合人類價值觀與目標的最終判斷。

個體創(chuàng)造：Web Coding與社區(qū)生態(tài)，賦能價值實現(xiàn)

新范式的崛起，在于打破技術(shù)壁壘，更在于創(chuàng)造的“權(quán)柄”交給更廣泛的個體與群體。

AI知名博主向陽喬木表示，“Vibe Coding”正在深刻顛覆傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模式。他強調(diào)，這一由人工智能驅(qū)動的新范式，核心方式是通過自然語言對話來完成編程。其最大價值在于極大地降低了編程門檻，使產(chǎn)品經(jīng)理、設計師，乃至任何擁有創(chuàng)意的普通人，都能將想法快速轉(zhuǎn)化為可用的軟件工具。

向陽喬木分享了自己的實踐案例。他通過與AI對話，不僅為公眾號后臺增加了快捷功能，還對飛書進行了改造，使其具備AI潤色能力；同時，他還制作了個性化番茄鐘，并進一步構(gòu)建了一套代碼量接近20萬行的復雜編輯軟件，用于支撐自媒體寫作的全流程。這些成果充分展示了Vibe Coding的潛力。

他總結(jié)道，這一新范式的核心流程是“定義需求—AI生成—對話迭代”。其讓開發(fā)者能夠?qū)⒕�力集中在產(chǎn)品邏輯和用戶價值上，而不是陷入繁瑣的底層代碼實現(xiàn)中。這意味著效率的提升，更是一場創(chuàng)造力的解放，讓每個人都有機會成為自己數(shù)字工具的創(chuàng)造者。

WayTOAGI社區(qū)發(fā)起人AJ分享了開源社區(qū)在推動AI技術(shù)民主化進程中的關(guān)鍵作用。他表示，作為AI時代最活躍的開源社區(qū)之一，WayTOAGI通過“人傳人”的知識分享模式，匯聚了大量開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者與學習者。

她強調(diào)，社區(qū)的力量在于協(xié)同與共創(chuàng)。這種集體智慧不僅將早期復雜的提示工程理論“大道至簡”，提煉出“上下文+任務”這一高效而實用的核心模式，更在實踐中逐漸演化為創(chuàng)新應用的孵化器。

AJ進一步指出，社區(qū)內(nèi)部已經(jīng)涌現(xiàn)出眾多成功的獨立開發(fā)者案例。例如，有人利用AI進行視頻轉(zhuǎn)繪，實現(xiàn)大規(guī)模營銷；有人為家裝等垂直行業(yè)打造定制化解決方案；還有團隊孵化出AI短劇工作室。這些案例生動地說明，一個開放、協(xié)作的社區(qū)生態(tài)，能夠?qū)⑶把氐腁I能力迅速轉(zhuǎn)化為解決實際問題、創(chuàng)造商業(yè)價值的生產(chǎn)力，從而真正賦能每一個充滿熱情的個體。

啟師傅的AI客廳主理人啟師傅，將“上下文”的邊界從數(shù)字世界拓展到了物理與社會現(xiàn)實。他指出，人類本身就是環(huán)境的“反應器”。我們所處的物理空間、社交網(wǎng)絡與生活節(jié)奏，共同構(gòu)成了影響思考與創(chuàng)造的終極上下文。

他強調(diào)，“上下文工程”的最高境界，或許并不在于技術(shù)的復雜程度，而在于是否能為自己營造出一個持續(xù)激發(fā)靈感和創(chuàng)造力的生活環(huán)境。圖形用戶界面（GUI）就是一個典型例子。其作為上下文的“導數(shù)”，深刻塑造了人機的交互方式。同樣，人們主動構(gòu)建的生活與工作“裝置”。無論是搬到一個充滿創(chuàng)造者氛圍的社區(qū)，還是開發(fā)一款解決自身需求的應用，都會改變我們與世界的互動方式，并最終成為向AI乃至整個世界輸出獨特價值的源泉。

啟師傅認為，在AI時代，真正不可替代的創(chuàng)造力，并不來自對模型的技巧性調(diào)用，而是來自人類自身豐富而獨特的“五感”體驗與真實生活。正是這種真實，才構(gòu)成了孕育AI無法生成的作品根基。

思想演進：反思AI交互本質(zhì)，探尋未來發(fā)展新路徑

當AI的實踐更加深入，行業(yè)對人機交互本質(zhì)的思考也愈發(fā)深刻。

AGI Bar主理人&知名AI博主賽博禪心以“一部虛構(gòu)的歷史”為視角，解構(gòu)了上下文工程的演進歷程。他指出，從技術(shù)底層來看，人類與大模型的交互史，本質(zhì)上是一部不斷為模型“注射幻覺”、構(gòu)建有效“虛假上下文”的歷史。

他強調(diào)，無論是早期通過拼接對話來“欺騙”補全接口以模擬連續(xù)對話，還是后來利用聊天接口的角色扮演功能，乃至在Function Calling（函數(shù)調(diào)用）中將工具返回結(jié)果偽裝成用戶輸入，其核心都是人為編排一個有利于任務完成的對話劇本。

賽博禪心進一步指出，Coze等平臺上的可視化工作流（Workflow）可以被理解為一種固化的、預置的Agent，其將一系列固定的虛構(gòu)流程封裝起來。而當前熱門的Agent概念，則代表了這一模式的自動化升級——從固定流程演變?yōu)槟軌蚋鶕?jù)最終目標，自動編排流程、動態(tài)生成并管理虛假上下文的智能體。

他總結(jié)說，這一解構(gòu)讓我們更清醒地認識到，我們并非在與一個全知全能的意識對話，而是在與一個強大的語言預測機器進行一場精心設計的“信息投喂”游戲。

在圓桌討論環(huán)節(jié)，LangGPT創(chuàng)始人云中江樹，AI知名大V & 流浪地球3 AI顧問數(shù)字生命卡茲克，AI知名博主歸藏，WayToAGI提示詞共建者景淮，軟積木CMO《解鎖AI力量》作者史海旭，43咨詢CEO小七姐圍繞“提示詞的變化”“上下文工程的定義”“AI人才畫像”及“未來趨勢”等話題展開了熱烈討論。

對話嘉賓們普遍認為，提示詞的演變正經(jīng)歷一場深刻的范式轉(zhuǎn)移。隨著模型能力的躍升，基礎(chǔ)提示詞的撰寫難度已顯著降低，并呈現(xiàn)出兩極分化趨勢：面向普通用戶的交互正變得“越來越模糊”，追求自然與便捷；而面向開發(fā)者的交互則“越來越精準”，強調(diào)可控性與工程化。

提示詞的內(nèi)涵正從單一文本指令，擴展為囊括多工具、多模型的“Agent化”協(xié)同，并向等多模態(tài)載體演進。

對于“上下文工程”的定義，對話嘉賓們一致認為，其并非概念炒作，而是技術(shù)發(fā)展的必然。其被定義為模型完成任務所必需的“世界級上下文”，是解決Agent在執(zhí)行復雜任務時上下文長度局限的系統(tǒng)性工程方法。其本質(zhì)可以被生動地理解為“給AI講一個完整的故事”，這個故事包含了所有必要的背景、經(jīng)歷和角色設定。這一轉(zhuǎn)變標志著人機交互從“問得好”的一次性技巧，升級為“喂得準”的系統(tǒng)性知識注入。

對話嘉賓們共同呼吁，在AI日益強大的背景下，人類的核心價值在于保持永不枯竭的好奇心，敢于提出AI無法自行構(gòu)想的深刻問題，并用獨特的審美與價值觀，選擇和創(chuàng)造真正向往的未來。