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AI Systems中从及时工程到上下文AI的演变

2025年8月14日 09:31 33 Comments
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图像来源：Twitter上的Dex Horthy。

来源:Kore.ai
图像来源：Twitter上的Dex Horthy。作为生成AI从实验转移到企业规模的部署，一场安静的革命正在重塑我们如何构建和优化智能系统。直到最近，许多重点一直集中在及时的工程上，并且很公平地制定了投入量，以勾附出大型语言模型的正确响应。这种方法为聪明的聊天机器人和令人印象深刻的原型提供了动力。但是实际上，这很脆弱。提示对精确的措辞敏感，对过去的互动视而不见，并且能够随着时间的流逝而管理复杂性。这就是允许AI超越孤立的任务并成为企业工作流程中的推理参与者的原因。这标志着AI设计的关键转变：从优化单个交换到工程系统，这些工程系统的思考，适应和发展。工程工程与AIFROM隔离输入中的上下文工程在智能的EcoSysto中的孤立性eCosysto中的工程实现了这一实现的意义。您提出了一个确切的问题，模型返回答案，并重置循环。 While effective for single-turn tasks, this structure breaks down in real-world scenarios where context matters: customer service interactions that span multiple channels, employee workflows that depend on enterprise systems, or AI agents collaborating across roles.Context engineering shifts us toward systems thinking.Instead of optimizing a single prompt, we optimize the contextual framework—the user history, session data, domain knowledge, security controls, and intent signals that shape how an AI解释每个请求。这使得多步骤旅行和D
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