在AI技術迅速發展的時代，軟體開發領域正迎來一場根本性的轉變。隨著大型語言模型（LLMs）在企業應用中的普及，傳統的「Prompt Engineering」已經不足以滿足複雜的業務需求。如今，一個新的概念正在崛起——Context Engineering，它不僅重新定義了我們與AI系統互動的方式，更可能成為下一個軟體開發的重要典範轉移。
什麼是 Paradigm Shift？
Paradigm Shift（典範轉移）是指在某一領域內，基本觀念、信念、價值、方法或規則發生根本性變化的過程^1。這個概念最早由美國科學哲學家湯瑪斯·庫恩在其著作《科學革命的結構》中提出，原本用來解釋科學史上重大理論變革的現象。
在軟體開發領域，我們已經見證了多次重要的典範轉移。從早期的大型主機運算到個人電腦時代，從單機軟體到網路應用，從瀑布式開發到敏捷開發，每一次轉移都帶來了開發方式的根本性改變^1。典範轉移的核心特徵包括：
革命性改變：不是漸進式的改良，而是根本性的、顛覆性的變革。過去的知識和經驗可能不再適用，甚至成為障礙。
廣泛影響：雖然起源於特定領域，但會影響整個行業的思維方式和工作模式。
新舊並存期：在轉移過程中，新舊典範會有一段時間的並存，直到新典範完全取代舊典範^1。
Context Engineering 的定義
Context Engineering 是一門新興的學科，它專注於設計和建構動態系統，以正確的格式提供正確的資訊和工具，使大型語言模型能夠合理地完成任務^2。與傳統的 Prompt Engineering 相比，Context Engineering 代表了一個更加系統化和全面的方法論。
Shopify CEO Tobi Lütke 對此概念的定義是：「提供所有上下文讓 LLM 能合理解決任務的藝術」^3。而 OpenAI 前創辦成員 Andrej Karpathy 則將其比喻為：「LLM 就像新型作業系統，模型是 CPU，而 Context window 就是 RAM。Context engineering 是精巧地把對的資訊在對的時機塞進 context window 的微妙藝術與科學」^3。
Context Engineering 的核心組成要素
Context Engineering 包含了多個關鍵組成部分，這些要素共同構成了一個完整的資訊生態系統^1：
系統指令（System Instructions）：定義 AI 模型的行為和風格，包括角色設定和規則約束。
用戶輸入（User Input）：使用者的請求、問題或指令。
狀態和歷史（State/History）：當前對話的聊天歷史，包含所有使用者和模型的回應，形成「短期記憶」。
長期記憶（Long-Term Memory）：跨對話的持久知識庫，包含學習到的使用者偏好、過去對話摘要等。
檢索資訊（Retrieved Information）：透過 RAG（Retrieval-Augmented Generation）從外部資源獲取的相關資訊。
可用工具（Available Tools）：所有可呼叫的函數或工具定義。
結構化輸出（Structured Output）：定義模型回應格式，例如 JSON 或 XML。
全域狀態（Global State）：在多步驟 Agent 或工作流程中的全域變數、任務進度等^3。
與 Prompt Engineering 的差異
Context Engineering 與 Prompt Engineering 的根本差異在於範圍和深度^4：
Prompt Engineering：
- 專注於巧妙的措辭和特定的表達方式
- 侷限於如何表達任務
- 就像給某人一張便條紙
Context Engineering：
- 提供全面上下文的完整系統
- 包含文件、範例、規則、模式和驗證
- 就像撰寫一個包含所有細節的完整劇本
Context Engineering 是否只適用於 Software？
雖然 Context Engineering 這個術語源於軟體開發和 AI 領域，但其核心概念和應用遠遠超出了軟體開發的範疇。這個概念實際上適用於任何需要在特定上下文中進行決策和執行任務的領域。
非軟體領域的應用
商業決策和企業智慧：Context Engineering 的概念正在商業領域得到廣泛應用。企業可以建立 Context Engines 來整合來自不同部門的數據，為高階主管提供更準確的決策支援^6。例如，在考慮重大產品發布時，系統可以結合行銷數據、供應鏈資訊和財務預測，提供全面的商業影響評估。
醫療保健：在醫療領域，Context Engineering 正在改變醫療行銷和患者護理的方式^7^9。醫療保健行銷人員可以運用上下文工程來確保廣告在相關內容旁邊顯示，例如在討論感冒治療的部落格上投放藥物廣告，從而達到更好的行銷效果。
教育領域：Context Engineering 在教育中的應用體現在個人化學習系統中^10。例如，Duolingo Max 使用 GPT-4 根據學習者的錯誤和偏好生成上下文化的回饋和課程支援。
金融服務：在金融領域，Context Engineering 幫助財富管理顧問為客戶提供個人化的投資建議^11。系統可以結合市場數據、客戶投資組合、監管要求和關係歷史，生成原本需要數小時跨部門會議才能編制的洞察。
跨領域的核心原則
Context Engineering 的核心原則在不同領域都是相通的^12：
資訊整合：無論是軟體開發還是商業決策，都需要整合來自多個來源的資訊。
動態適應：系統需要能夠根據當前狀況和需求動態調整上下文。
個人化：提供符合特定用戶或情境需求的客製化體驗。
時效性：確保在正確的時機提供正確的資訊。
工程教育中的 Context
值得注意的是，「Context Engineering」概念在工程教育領域早已存在^14^16。在工程教育中，學習上下文是指促進理解並在其中學習知識和技能的文化環境和氛圍。CDIO（構思-設計-實施-運作）方法論強調，產品、過程或系統的生命週期應該是工程教育的上下文，而不是內容。
系統思維的普遍性
Context Engineering 本質上是一種系統思維方法^11，它強調：
整體性：不是孤立地處理單個問題，而是考慮整個系統的相互作用。
動態性：系統需要能夠適應不斷變化的環境和需求。
可擴展性：解決方案必須能夠隨著組織或需求的增長而擴展。
可靠性：系統需要提供一致且可預測的結果。
因此，Context Engineering 不僅僅是一個軟體概念，它代表了一種新的工作方法論和思維模式，可以應用於任何需要在複雜環境中進行智慧決策的領域。隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以預期看到 Context Engineering 在更多領域中的創新應用。
Context Engineering 的出現標誌著我們正在經歷一個重要的典範轉移——從簡單的提示工程轉向全面的上下文系統設計。這不僅改變了我們與 AI 系統互動的方式，更為各個領域的創新和效率提升提供了新的可能性。
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