Prompt engineering 正在进化，迎来更强大的 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴时代。核心在于构建动态系统，为大型语言模型（LLM）精准提供所需信息和工具，帮助其高效完成任务。

• 用户信息：偏好、历史和个性化数据，实现定制化响应
• 工具使用：API、计算器、搜索引擎等，赋能 LLM 实时调用
• RAG 上下文：通过 Weaviate 等向量数据库检索相关信息
• 用户输入：明确的查询或任务指令
• Agent 推理：LLM 的思考链和决策机制
• 聊天历史：保持交互连续性，丰富上下文理解

记忆架构划分：
• 短期记忆：存在于上下文窗口，处理当前对话
• 长期记忆：存储于向量数据库，跨会话保存用户偏好与交互记录

关键洞察：系统失败往往不是模型智力不足，而是缺乏恰当的上下文支持。信息格式同样重要，清晰简洁的提示远胜过冗长复杂的数据结构，符合人类和 LLM 的认知习惯。

Context Engineering 代表了从单点提示到整体生态系统的转变，是未来 AI 代理能力提升的核心方法论。

详见🔗 x.com/victorialslocum/status/1950841048491565500
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