抽象神经网络结构图

2025年提示工程与上下文工程前沿进展

从经验艺术到工程科学：AI交互范式的根本性转变

核心突破指标

17.1%

ACE框架性能提升

86.9%

自适应延迟降低

12.61%

EGO-Prompt F1分数提升

执行摘要

2025年，提示工程与上下文工程领域正在经历一场深刻的范式转变。研究重点已从依赖个人经验和反复试验的"黑盒艺术"转向构建结构化、自动化、自我进化的"工程科学"。

声明式语法

通过引入类编程的结构化标记，将行为控制与任务内容解耦，显著提升提示的可靠性和可维护性

长上下文增强

以ACE框架为代表，通过"生成-反思-整理"学习循环，解决传统方法中的"上下文坍缩"问题

自动化框架

Promptomatix和EGO-Prompt等框架利用算法和数据驱动方法，系统化优化提示和推理过程

这些进展共同推动AI应用开发从手工"炼丹"模式向工业化、可扩展的"工厂建设"模式演进，为构建真正自主可靠的下一代AI智能体奠定基础。

核心趋势一：声明式语法的兴起

研究背景：传统提示工程的局限性

随着大型语言模型（LLM）在推理、写作和决策支持等关键工作流程中扮演越来越核心的角色，如何精确可靠地控制其行为已成为一个关键挑战。传统的提示工程主要依赖冗长的自然语言指令来指定模型推理深度、输出风格和结构。

"尽管这种方法直观且易于访问，但其固有的非标准化、低可重现性以及缺乏透明度，导致不同会话和模型版本间产生不可预测的输出变化。"

— Prompt Decorators 研究论文

研究表明，即使是句法或词汇上的微小变化，也可能导致模型推理路径和输出风格的巨大行为差异 [235]。随着LLM被部署到高风险、多智能体协作环境中——从复杂的分析决策到自动化软件生成——缺乏正式的行为规范机制已成为根本性的限制。

代表性研究：Prompt Decorators 框架

展示编程语言结构的抽象可视化

框架核心思想

通过引入声明式、可组合的语法，将控制模型行为的意图与任务的具体内容彻底解耦，提供标准化、可审计的LLM交互接口。

技术实现：基于控制令牌的紧凑可组合语法

核心装饰器示例
+++Reasoning
+++Tone(style=formal)
+++OutputFormat(format=markdown)
+++Import(topic="Systems Thinking")
六阶段处理管道
  1. 1. 解析 – 识别并解析提示中的装饰器
  2. 2. 作用域解析 – 确定每个装饰器的有效作用域
  3. 3. 规划 – 根据装饰器指令制定生成计划
  4. 4. 推理 – 执行指定的推理模式
  5. 5. 格式化 – 按要求构建输出
  6. 6. 自省 – 对生成过程进行元级反思

应用优势

可重现性

符号指令确保跨会话和模型版本的一致行为

模块化

可重用的装饰器链作为标准模板，加速开发

可解释性

透明的行为配置，便于审计和精确调优

核心趋势二：长上下文增强的突破

研究挑战：上下文坍缩与长程依赖

随着LLM应用场景的日益复杂，处理长文本序列的能力变得至关重要。然而，当前模型在处理长上下文时面临两大核心挑战："上下文坍缩"和"长程依赖"问题。

上下文坍缩现象

当模型需要处理的信息超过其有效上下文窗口时，倾向于将复杂的多维信息过度压缩成简短、静态的摘要或指令，导致关键细节丢失和推理能力下降 [117]。

这种现象在需要持续学习和记忆的任务中尤为明显，因为模型无法有效地从过去的交互中积累和提炼知识。另一方面，长程依赖问题源于模型在极长序列中连接和关联远距离信息的能力有限。

代表性研究：智能体上下文工程（ACE）框架

核心理念：将上下文视为动态演化的"战术手册"

ACE框架引入了结构化智能体架构，使模型能够持续积累、提炼和组织策略和知识，使其能够适应长上下文环境。该框架特别针对"上下文坍缩"问题，提出了模块化解决方案。

ACE框架三角色智能体架构

graph TD A["用户查询"] –> B["生成器 Generator"] B –> C["推理轨迹"] C –> D["反思器 Reflector"] D –> E["可操作洞察"] E –> F["整理器 Curator"] F –> G["增量条目"] G –> H["上下文更新"] H –> B style A fill:#e1f5fe,stroke:#1e40af,stroke-width:2px,color:#1e293b style H fill:#fff3e0,stroke:#ea580c,stroke-width:2px,color:#1e293b style B fill:#f3e5f5,stroke:#7c3aed,stroke-width:2px,color:#1e293b style D fill:#f3e5f5,stroke:#7c3aed,stroke-width:2px,color:#1e293b style F fill:#f3e5f5,stroke:#7c3aed,stroke-width:2px,color:#1e293b style C fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style E fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style G fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b

生成器

处理新查询并生成推理轨迹，识别哪些现有"知识要点"有用，哪些具有误导性

反思器

批判性评估推理轨迹，从成功和失败中提取具体、可操作的洞察

整理器

将洞察合成为结构化的"增量条目"，通过轻量级逻辑确定性地合并到现有上下文中

技术创新：增量Delta更新与"增长-精炼"机制

增量Delta更新
  • • 本地化 – 仅更新相关"要点"
  • • 细粒度检索 – 生成器可专注最相关知识
  • • 增量适应 – 高效合并、修剪和去重
增长-精炼机制
  1. 1. 增长 – 新"要点"追加到上下文
  2. 2. 精炼 – 现有"要点"原地更新
  3. 3. 去重 – 语义嵌入比较去除冗余

应用价值与性能表现

17.1%

AppWorld基准测试准确率提升

8.6%

复杂金融推理任务性能提升

86.9%

自适应延迟降低

核心趋势三：自动化框架的成熟

研究目标：从手工调优到自动化优化

随着LLM应用的激增，提示工程的重要性日益凸显，但传统的手工调优方法面临重大挑战。开发者通常花费大量时间和精力通过反复试验来寻找最优提示词，这个过程不仅效率低下，而且严重依赖个人经验 [230, 252]。

关键挑战

LLM对输入的微小变化（如任务描述措辞、示例顺序、分隔符选择等）表现出不可预测的敏感性，这进一步加剧了手动优化的难度 [249, 250]。

代表性研究：Promptomatix 框架

自动化机器学习工作流的抽象可视化

框架定位：AI驱动的端到端提示优化平台

由Salesforce AI Research推出的开源项目，标志着提示工程从依赖个人技能的艺术向系统化、可扩展的工程学科转变。

Promptomatix 架构概览

graph LR A["原始输入"] –> B["输入处理"] B –> C["任务分析"] C –> D["合成数据生成"] D –> E["优化引擎"] E –> F["DSPy优化"] E –> G["元提示后端"] F –> H["评估系统"] G –> H H –> I["性能反馈"] I –> J["人类反馈集成"] J –> E H –> K["优化提示输出"] style A fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px,color:#1e293b style K fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px,color:#1e293b style E fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:2px,color:#1e293b style H fill:#e8f5e8,stroke:#388e3c,stroke-width:2px,color:#1e293b style B fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style C fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style D fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style F fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style G fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style I fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b style J fill:#f8fafc,stroke:#64748b,stroke-width:1px,color:#1e293b

核心能力

零配置智能

自动分析任务，选择适当技术，配置初始提示

自动化数据集生成

为数据稀缺或隐私敏感场景创建定制合成数据

实时人类反馈

用户对模型输出的评价指导优化方向

技术特点

DSPy集成

利用强大的DSPy库进行编程式提示和优化，支持基于模型性能反馈的深层次结构化优化

框架无关设计

支持多种主流LLM提供商（OpenAI、Anthropic、Cohere等），提供极大灵活性

双重接口

提供CLI和API接口，满足快速测试和生产系统集成需求

补充研究：EGO-Prompt 框架

核心思想：基于进化图优化的提示与推理过程改进

EGO-Prompt将提示和推理过程的改进视为两个核心组件的协同进化过程：提示系统和语义因果图（SCG）。这个过程始于通用的系统提示和领域专家构建的容错初始SCG。

技术路径：因果引导文本梯度

文本前向阶段

使用当前系统提示和因果提示处理输入数据，生成预测

文本反向阶段

使用更强大的"向后模型"生成自然语言反馈（文本梯度）

三层更新机制

1
系统提示 (𝒫_sys) 更新
2
因果提示 (𝒫_cau) 更新
3
语义因果图 (𝒢) 本身更新

性能成果

7.32% ~ 12.61%

F1分数提升（相比最先进方法）

<20%

成本达到大模型性能水平

输出精炼的领域特定SCG，增强可解释性

综合展望：提示与上下文工程的融合与未来方向

统一视角：将提示与上下文视为可编程、可进化的系统

2025年的前沿研究清晰表明，提示工程和上下文工程正朝着融合和统一的方向发展。新兴共识是，我们不应再将提示和上下文视为孤立的静态文本片段，而应将其视为可编程、可进化的动态系统的组成部分。

Prompt Decorators 范式

通过引入声明式语法，将提示的控制逻辑模块化和可组合化，使其更像可精确编程的代码

模块化 · 可组合 · 可编程

ACE 框架范式

将整个上下文环境视为可自我学习、自我改进的"战术手册"，通过生成、反思和整理的循环机制不断进化

自适应 · 自进化 · 持续学习

这种统一的视角意味着未来的LLM应用开发将不再仅仅是"编写提示"，而是"设计上下文系统"。开发者需要构建能够动态管理、更新和优化提示与上下文的框架。

未来趋势：构建可靠、可重现的上下文组装"机器"

模块化与可组合性

像Prompt Decorators那样，将不同上下文组件（角色定义、任务指令、背景知识、历史记忆）作为独立模块进行组合和重用

自适应与进化能力

像ACE框架那样，根据任务执行反馈动态更新和优化上下文内容，实现自我改进

可靠性与可解释性

清晰记录和审计上下文组装逻辑和进化历史，确保系统行为可控可预测

上下文组装"机器"的核心能力

输入处理层
  • 自动任务分析和要求识别
  • 上下文组件的标准化解析
  • 模块依赖关系管理
执行优化层
  • 动态上下文组装策略
  • 性能监控和自适应调整
  • 版本控制和回滚机制

挑战与机遇：推进自主与可扩展AI智能体的发展

融合提示和上下文工程，构建上下文组装"机器"的最终目标是推进自主和可扩展AI智能体的发展。目前许多AI智能体在处理长期、多步骤复杂任务时仍面临上下文管理不善、关键信息"遗忘"、难以从经验中学习等问题。

关键挑战

高效存储与检索

如何设计更高效的上下文存储和检索机制？

平衡全面性与效率

如何平衡上下文全面性与模型处理能力？

安全与对齐

如何确保上下文进化过程的安全性和对齐性？

巨大机遇

智能体能力跃升

配备ACE框架的智能体可在数小时软件开发项目中有效管理任务状态、代码库知识和经验教训

工业化开发

使LLM应用开发过程更加工程化和工业化，支持更大规模、更复杂的AI系统构建和部署

持续进化

为智能体提供持续进化、全面和精确的上下文环境，极大增强其推理、规划和记忆能力

未来研究方向

记忆架构创新

开发更高效的上下文编码、存储和检索机制

进化算法优化

设计更智能的上下文进化和自适应机制

安全对齐保障

建立可靠的上下文安全性和对齐性验证框架