大模型应用开发范式的演变

2026-02-25 less than 1 minute read

这四个术语是当前大模型应用开发的核心范式，从指令设计、信息管理、生成式编程到自主智能体构建，层层递进，共同构成了 AI 应用开发的技术栈。

以下是通俗易懂的拆解：

1. Prompt Engineering (提示工程)

这是最基础的技能，重点在于指令的质量。如果把 AI 比作一个极其博学但有时听不懂人话的实习生，Prompt Engineering 就是学习如何写出完美的“任务说明书”。

随着模型处理能力增强，大家发现“怎么说”固然重要，但 “给它看什么资料” 更重要。这就是上下文工程。

这是一个比较新兴且带点感性色彩的词。它描述的是一种 “通过描述意图而非编写代码” 来创作的模式。

核心逻辑：开发者不再纠结于具体的语法（Syntax），而是向 AI 描述一种“感觉（Vibe）”、逻辑流或最终形态。AI 负责重活，人类负责审美、方向把控和交互体验。
特点：极高的高度抽象。你可能在用自然语言和 AI 聊天，不断调整产品给人的“感觉”，直到它自动生成你想要的软件。
比喻：你不是在搬砖砌墙，你是在当导演。你告诉 AI：“我想要一个复古风格、操作丝滑、让人感觉很解压的记账软件”，剩下的交给 AI。

这是目前的尖端方向。重点不在于让 AI 回答一个问题，而在于让 AI 完成一个复杂的流程。

核心逻辑：将 AI 包装成一个具有“自主性”的 Agent（智能体）。它不仅能思考，还能使用工具（搜索网页、写代码、发邮件），并且能够自我反思和迭代。
关键点：它涉及多步推理、错误自我修复以及不同 AI 之间的协作（Multi-agent）。
比喻：你不再是招一个临时工，而是成立一个自动化部门。你下令“帮我调研并买好去巴黎最划算的机票”，AI 会自己去比价、查攻略、确认信用额度并执行。