https://x7peeps.com/tags/%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%B7%A5%E7%A8%8B/index.htmlHugozh-CNWed, 15 Jul 2026 11:44:35 +0000https://x7peeps.com/AI/06-AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96/Context-Engineering%E4%BB%8EPrompt%E5%88%B0%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E6%BC%94%E8%BF%9B/index.htmlWed, 15 Jul 2026 11:44:35 +0000https://x7peeps.com/AI/06-AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96/Context-Engineering%E4%BB%8EPrompt%E5%88%B0%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8C%96%E6%BC%94%E8%BF%9B/index.htmlContext Engineering：从 Prompt 到上下文系统的工程化演进 在 LLM 应用开发领域，2023 年是 Prompt Engineering 的年份——开发者们痴迷于找到"神奇的措辞"来释放模型能力。但当 AI 应用从简单的单轮对话演进到复杂多步骤 Agent 系统时，一个新问题浮出水面：大多数 Agent 的失败不是因为模型不够聪明，而是因为它看到的信息不够好。