這篇文章深度解析了這個AI技術領域的新關鍵詞,指出：隨著大型語言模型（LLM）走向普及,真正拉開競爭差距的,不再是誰擁有最大的模型,而是誰能夠建構最有組織、最具彈性的情境管線。文章由基礎概念出發,帶你從下指令（提示）思維,轉向給背景（情境）邏輯。作者引用AI領域專家 Andrej Karpathy的說法,將情境工程定義為在LLM的工作記憶中,放入恰當的資訊,進而協助模型更準確地理解任務,做出符合上下文的反應。簡而言之,提示工程關注的是「你說了什麼」,而情境工程處理的則是模型還需要知道什麼。
在此篇文章中,你將看到情境工程不只是一種開發技巧,而是一整套涵蓋情境檢索、處理與管理的系統性架構。文章特別分析了四種常見的情境失敗類型,例如情境污染、情境分心與情境衝突,指出多數AI代理人失效,其實並非模型能力不足,而是因為缺乏高品質的背景資訊。除了技術分析,本篇文章也收錄來自Morgan Stanley、Stripe、Intercom等企業的真實案例,說明情境工程如何提升客戶體驗、改善知識管理,甚至成為開發代理人式系統不可或缺的基礎。例如Stripe如何透過代理人工具包讓AI自動與API互動完成支付任務,或是Intercom如何在客服交接時自動產出摘要,這些都是情境工程落地的實例。
文章進一步指出,情境工程不僅是技術選擇,更是財務決策：相對於昂貴又笨重的模型微調,採用檢索增強生成（RAG）為核心的情境設計,更具彈性與成本效益。這種策略的成功,正在催生一個全新角色：情境工程師（Context Engineer）,他們將成為企業AI團隊中的關鍵人物,負責設計資訊流、整合知識庫,並確保AI代理人在動態環境中依然能做出正確判斷。
如果你關注AI工程、希望理解真正打造實用型AI系統的底層邏輯,此篇文章不僅能幫你釐清提示vs.情境的差異,更能讓你對未來AI應用的設計策略,產生全新的視角與想像。
