上下文工程與提示工程： 在大型語言模型（LLMs）的早期，巧妙的提示是成功的秘訣。 但如果你今天正在構建嚴肅的 AI 代理，僅僅依賴提示工程是行不通的。 你需要上下文工程。 原因如下： - 提示是關於你所說的內容 - 上下文工程是關於模型所看到的內容 而它所看到的內容比以往任何時候都更重要。 上下文中的每個標記都會消耗注意力。上下文越大，模型越容易分心、忘記或變慢。 就像人類一樣，LLMs 也會失去專注。 這就是為什麼好的代理不會將所有內容都丟進上下文中。他們： 1️⃣ 策劃有用的內容 2️⃣ 總結舊的內容 3️⃣ 按需提取所需的內容（及時） 4️⃣ 為自己寫筆記 5️⃣ 在需要時將工作委派給子代理 這不是理論，而是像 Claude Code、現實世界的代理和有效的記憶工具等系統今天已經在運作的方式。 上下文工程正成為任何構建長期、多步驟代理的人的核心技能。...