你有没有和 AI（比如智能音箱或聊天机器人）聊过天，却觉得它“完全没 get 到你的点”？它给出的答案也许技术上正确，却完全帮不上忙。这时候，一个超级重要的新概念——**情境工程（Context Engineering）**就派上用场了！
什么是情境工程？
可以这样想：
AI 就像一个厨艺高超的大厨，什么菜都会做。如果你直接走进厨房说：“给我做点吃的！”——你觉得会得到什么？也许是一份三明治，也许是一块精致的蛋糕，也可能完全不是你想要的！大厨虽然聪明，却没有足够的背景信息来为你量身定制。
情境工程就像一位贴心顾客，提前把所有正确食材和清晰指令交给大厨，让他做出你真正想吃的菜。
它不仅是“问问题”，更是为 AI 布置完整的工作环境，让 AI 掌握完成任务所需的一切信息。
没有情境工程会怎样？
如果不做情境工程，聪明的大厨 AI 可能会犯大错：
- 给你千篇一律、对你毫无用处的答案。
- 提供毫不相干的信息。
- 甚至会编造答案——在 AI 术语里这叫“幻觉（hallucinations）”。
回到厨师的例子：如果你只说“做点吃的”，而你既纯素又对坚果过敏，结果大厨端上来一份牛排配花生酱！这就是情境失败——大厨很棒，却缺少关键细节。
情境工程如何运作？——给 AI 的“食谱大全”
情境工程在 AI 真正回答问题前就启动，像替厨师备齐所有食材与食谱。
它远不止你输入的那一句提问，还包括所有能引导 AI 思考的背景信息。
情境工程的关键“食谱配料”
| 配料 | 说明 | 类比厨师 |
|---|---|---|
| 规则 | 给 AI 的通用准则，如“请礼貌回答”“用简体中文”。 | 厨房守则：只用新鲜食材、待人有礼。 |
| 背景信息/数据 | AI 需要的、却不在提问里的知识： - 短期记忆：当前对话前文 - 长期记忆：用户偏好（如“我是素食者”） - 实时检索：联网查天气、查资料（RAG） | 额外情报：顾客吃素、对坚果过敏、今天气温骤降。 |
| 示例（示范图） | 给 AI 看“好答案长什么样”，让它明白格式与风格。 | 给厨师看一张“理想摆盘”的照片。 |
| 禁止项与边界 | 告诉 AI 不该做什么、如何格式化输出。 | “别放坚果”“把菜装在方盘里”。 AI 例：请用 JSON 回答 {'destination': '...', 'days': ...}。 |
为什么要这么“折腾”？
情境工程能把基础 AI变成真正强大且可靠的系统：
- 减少错误：提供足够细节，AI 不再答非所问。
- 提升实用性：能处理复杂、多步骤任务，从“廉价演示”跃升为“神奇产品”。
- 保持一致：AI 学会项目的“风格”与规则，回答始终如一。
- 更像人类：理解人类语言中的微妙暗示，互动更自然。
真实场景举例
- 智能家居：天冷了，系统不只开暖气，还知道你在度假，避免浪费能源。
- 个性化饮食计划：AI 健身私教需了解年龄、性别、体重、活动量、饮食偏好、伤病史，才能给你安全有效的方案。
- 电商推荐：不只按点击记录推商品，还结合实时天气、潮流趋势、地理位置。
情境工程 vs 提示工程
| 维度 | 提示工程 | 情境工程 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 打磨一句提问/指令以获得理想输出。 | 构建动态系统，在每次调用时为模型提供所有必要信息。 |
| 关注范围 | 问什么。局限于单条文本。 | 如何准备模型来回答。涵盖整个交互与整个上下文窗口。 |
| 组成要素 | 巧妙措辞、关键词。 | 系统提示、用户输入、短期记忆、长期记忆、RAG 检索、工具定义、工具返回、结构化输出、全局状态…… |
| 复杂度 | 适合简单、一次性任务。常需反复试错。 | 针对多步骤、数据丰富、动态场景。追求可复现框架；从架构层面减少 AI 失效。 |
| 结果表现 | 对一条输入有效，换条问法就崩溃。 | 把 LLM 从简单聊天机器人变成强大、目标驱动的系统与自主智能体。 |
| 关键挑战 | 想出一句“神 prompt”。 | 策划并优化模型的“工作记忆”，受上下文长度、格式、相关性限制。 |
| 与 RAG 关系 | 不包含 RAG，RAG 是独立技术。 | RAG 是核心组件之一，情境工程把 RAG 与记忆、格式等统筹调度。 |