在构建AI智能体时，提示工程仅是基础，而上下文工程才是赋予智能体真正智慧的核心。提示工程侧重于定义智能体的即时行为，如角色、任务和输出格式，适用于精确格式、单任务推理和工具使用。然而，它无法提供记忆、连续性或协作能力。上下文工程则是一个系统级的思维，管理着提示词之外的一切，包括记忆、任务历史、工具、智能体状态、检索知识和智能体间交互流程。一个完善的上下文能够构建智能体的“大脑”，使其能够推理、适应和协作，从而实现更高级别的智能行为。因此，构建真正的AI智能体，需要超越提示词的编写，着力于设计思考的环境。

💡 提示工程是AI智能体行为的起点，它定义了语言模型（LLM）所接收到的消息，从而设定了智能体在某一时刻的具体行为。这包括明确其角色、任务以及所需的输出格式，尤其适用于需要精确格式、单任务内的良好推理以及清晰工具使用说明的场景。例如，一个金融分析师智能体需要从交易日志中提取异常，提示词会明确其身份、任务和输出要求。

🧠 上下文工程是赋予AI智能体智慧的关键，它涵盖了提示词之外的所有内容，包括智能体的记忆、任务历史、可用的工具、自身的智能体状态、检索到的知识以及与其他智能体的交互流程。通过构建一个全面的上下文，智能体能够拥有更长的连续性、更好的记忆能力和协作潜力，从而实现推理、适应和协作。

🛠️ 提示工程和上下文工程在AI智能体构建中的作用不同。提示工程是一种写作技巧，专注于单次交互的有效性；而上下文工程则是一种架构能力，侧重于构建一个完整的“思考环境”，使智能体能够进行长期的、有适应性的决策和行动。例如，一个销售教练智能体，仅有提示词可能无法提供个性化建议，但结合客户行为数据、历史沟通记录等上下文信息，则能生成更具针对性的指导。

🚀 构建真正的AI智能体，需要从“提示工程”的思维模式转向“上下文工程”的架构思维。这意味着开发者不仅仅是写出好的提示词，更重要的是设计一个能够支持智能体思考、记忆、协作和适应的完整环境。这个环境的构建，将决定智能体是否能真正具备“智能”，而不仅仅是执行指令。

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这不仅仅是常见的提示词与上下文之争，而是在构建AI智能体时，二者的作用有何不同。

如果你一直在深入研究多智能体AI系统——无论是使用CrewAI、LangGraph，还是AutoGen之类的工具——你可能已经意识到这一点：

→ 提示工程只是起点。

→ 而上下文工程才是真正让智能体具备智能的关键。

我们来详细分析一下。不搞虚的，只谈实用架构。

我们真正在设计的是什么？

在智能体AI中，你不只是向语言模型抛出提示词。

你正在设计由大语言模型（LLM）驱动的智能体，它们：

有目标

使用工具

存储记忆

与其他智能体通信

随着时间推移做出决策

它们不只是“响应”。它们会推理、适应和协作。

因此，很自然地，我们必须“越过”提示词。我们必须构建完整的上下文，供智能体在其中运行。

提示工程

我们从基础开始讲起。

提示工程 = 编写大语言模型（LLM）实际看到的消息，它设定了智能体的即时行为。

实际应用中：

prompt = f"""You are a financial analyst agent.Your job is to extract anomalies from transaction logs.Use tools if needed. Always return only the top 3 suspicious activities.Input Data:{log_chunk}"""llm(prompt)

这会告诉模型要扮演什么角色、执行什么任务以及遵循什么输出格式。

在以下场景中使用提示工程：

精确的格式

单任务内的良好推理能力

清晰的工具使用说明

少样本学习（提示词中包含示例）

但问题在于：

提示词只能控制某个瞬间。它们无法为智能体提供记忆、连续性或协作能力。

上下文工程（在AI智能体中）

现在我们来谈谈系统级思维。

上下文工程 = 管理提示词周围的所有内容：记忆、任务历史、工具、智能体状态、检索到的知识以及智能体间的交互流程。

在实际的智能体中：

agent = Agent(  name="TransactionInvestigator",  role="Investigate suspicious transaction patterns",  memory=True,  tools=[search_tool, database_tool],  verbose=True,  backstory="You've worked with fraud teams for years...",  goals=["Ensure accuracy", "Minimize false positives"])

这个配置会告诉智能体：

它们的身份

它们之前做过什么

它们可以使用哪些工具

它们的使命是什么

即便有完美的提示词，智能体长期的行为也取决于这个上下文。

并列对比分析

仅使用提示词：

prompt = "You are a sales coach. Improve this pitch:\n" + input_textllm(prompt)

结合上下文：

context = {  "persona": "Sales coach with SaaS experience",  "history": previous_pitch_attempts,  "tool_output": crm_tool.query(customer_id),  "goal": "Personalize pitch based on behavior data",}llm(context + prompt_template)

看出区别了吗？

一个只是给出指令，另一个则构建了一整个“大脑”。

总结

提示词编写是一种写作技巧。

上下文工程是一种架构能力。

如果你正在构建真正的AI智能体——那些能够思考、记忆、协作和适应的智能体——你的工作就不只是写出好的提示词，而是要设计思考环境。因为在智能体AI中，上下文就是“大脑”。