近日刚好得了空闲，在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文，主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来，原名为「Prompt Engineering」的提示词工程，在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中，
无需谷歌“钞能力”，两位清华校友强强联合，直接让基础模型Gemini 2.5 Pro轻松达到IMO金牌水平。
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
程序员最有价值的技能已经不再是编写代码了，而是精确地向 AI 传达意图。一份完善的规范才是包含完整意图的真正「源代码」。
还在质疑AI生物制药「纸上谈兵」？Chai-2已经把抗体设计成功率从0.1%提升到16%，而且还是零样本！不仅是技术奇迹，这更是范式革命：下一代药神，可能不是生物学博士，而是提示词工程师。
AI 时代，你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程（context engineering）。
Anthropic 前两天发了一篇文章，重点讨论了他们是如何通过多智能体系统来构建 claude 的“深度研究功能”。
大模型元年最热门的AI岗位，现在已经过气了——
在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
我有一个很好的学习习惯，养成好多年了，它也让我受益好多年。这个习惯叫“追本溯源”。
