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AI智能体开发实战:从提示工程转向上下文工程的完整指南

还记得去年各大公司给提示工程师开出30万美元年薪的疯狂时期吗?现在这些招聘信息基本销声匿迹了。从技术角度看,提示工程确实有些"投机取巧"的意味——本质上就是让人们相信自己在做"工程"工作的华丽包装。

不过现在情况完全不同了。人们开始把传统软件工程的严谨方法和大语言模型的能力结合起来。这篇文章会深入探讨如何构建真正可扩展、生产环境稳定的智能体工作流。

上下文工程才是核心

虽然我从一开始就对提示工程持保留态度,但不得不承认这个领域的确积累了不少有价值的经验。没有万能的提示技巧,但针对特定数据集和场景,某些提示方法确实能带来明显的性能提升。

既然特定的提示技巧能让语言模型表现更好,我们当然应该了解这个技术图谱,合理运用各种提示方法。

关键在于,单纯的提示远远不够——它只是"上下文工程"的一个小组成部分。

 

https://avoid.overfit.cn/post/c4cb3cfe1f8f4145888270d5a39a7fb9

http://www.wxhsa.cn/company.asp?id=6942

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