大模型---context engineer

目录

1.context engineer与prompt engineer的关系

2.context engineer的核心任务

1.context engineer与prompt engineer的关系

context engineer关注的是整个上下文系统，包括指令与规则，比如 system prompt、developer prompt、输出格式约束，示例与模板，比如 few-shot examples、模板片段，对话历史与当前任务状态，RAG 检索到的外部知识，长期记忆与用户偏好，工具调用结果、文件、代码、日志，运行时状态、生命周期中的摘要和压缩结果等等。

Anthropic 还有 prompt engineering 文档，其主要讲的是如何写更清晰的指令、示例、结构和链式提示；而 Anthropic 关于 context engineering 的文章、包括 LangChain 的 context engineering 文档和综述都把问题范围扩大到了 prompt 之外的完整信息架构。换句话说，context engineer 会做 prompt 设计，但不会止步于 prompt 设计。也就是在context engineering视角下，当然要写system prompt、few-shot、输出格式和角色设定，但 context engineer 还要继续往外问，例如，这个prompt前面要不要接RAG结果，历史消息保留几轮，当前任务的状态要不要显式写进上下文，工具结果要不要原样放进去，还是先摘要等等。

总的来说就是，写prompt engineer默认模型的输入已经给定了，做的只是文本层优化。做 context engineering 时，默认模型输入尚未被决定，你要先设计：输入从哪些系统组件来；如何组合；如何裁剪；如何跨轮延续；如何在多agent/多工具场景里