硅谷技术趋势正从传统的提示词工程转向更全面的上下文工程。AI专家Karpathy和Shopify CEO均强调，上下文工程通过动态整合系统指令、用户需求、历史数据及外部信息，大幅提升大语言模型的任务解决能力。区别于静态的提示词优化，该技术核心在于精确构建任务背景:包括实时生成的个性化数据、结构化工具接口及多维度记忆系统。典型案例显示，优质上下文能实现自然对话式会议安排，而贫乏上下文仅产生机械回复。随着AI智能体兴起，OpenAI预测2025年其成败关键将取决于上下文质量，这要求开发者综合运用信息压缩、检索增强等技术，并对模型行为有深度理解。该转变标志着AI应用开发进入系统化工程阶段，单一提示词优化已无法满足复杂场景需求。