2025年Prompt Engineering与Context Engineering最新学术进展

随着大型语言模型(LLM)的快速发展，Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程）已成为优化LLM性能的关键技术。2025年，这两个领域取得了显著进展，从单纯的提示设计发展为系统化的信息框架优化。

Prompt Engineering专注于设计和优化输入提示，以引导LLM产生更准确、更有用的输出。而Context Engineering则更进一步，不仅关注提示设计，还强调上下文检索、生成和管理的系统优化，成为AI系统优化的核心。

Prompt Engineering工作流程示意图

2025年，Prompt Engineering领域的研究重点包括自动化提示优化、多语言支持、领域特定应用以及与强化学习结合等。以下是关键论文概述：

自动化提示优化

• 《Local Prompt Optimization》（2025年4月29日）：引入局部提示优化（LPO），与一般自动提示工程方法集成，实现更精准的提示调整。
• 《Automated Meta Prompt Engineering for Alignment with the Theory...》（2025年5月13日）：提出自动化元提示工程框架，用于与心智理论对齐，减少人工干预。
• 《A Sequential Optimal Learning Approach to Automated Prompt...》（2025年1月7日）：提出顺序最优学习框架，用于自动化提示工程，提高提示生成效率。

多语言与领域特定应用

• 《Multilingual Prompt Engineering in Large Language Models》（2025年5月16日）：综述了多语言提示技术，根据NLP任务分类，促进跨语言应用。
• 《Prompt Engineering in Segment Anything Model》（2025年7月13日）：第一篇专注于Segment Anything Model (SAM)的提示工程技术的全面综述，涵盖了SAM及其变体的提示技巧。
• 《How Prompt Vocabulary affects Domain Knowledge》（2025年5月10日）：探讨提示词汇如何影响LLM在领域特定任务中的性能，为专业领域应用提供指导。

评估与基准测试

• 《Revisiting Prompt Engineering: A Comprehensive Evaluation for LLM-based Personalized...》（2025年7月17日）：对基于LLM的个性化提示工程进行了全面评估，探讨了其在推荐系统中的应用。
• 《Benchmarking Prompt Engineering Techniques for Secure Code...》（2025年2月9日）：基准测试提示工程技术在GPT模型安全代码生成中的应用，为安全领域提供参考。

Context Engineering概念框架图

Context Engineering在2025年被正式定义为超越提示设计的系统优化信息框架，强调上下文检索、生成和管理。以下是关键论文概述：

理论基础与框架

• 《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》（2025年7月17日）：首次引入上下文工程作为正式学科，分析了1400多篇论文，建立了其作为AI系统基础的地位。
• 《Context Engineering: Enhancing Large Language Model...》（2025年7月10日）：介绍上下文工程框架，超越提示工程以提升LLM性能，提供系统化的方法论。
• 《Engineering Artificial Intelligence: Framework, Challenges, and...》（2025年4月3日）：提出"ABCDE"作为工程AI的关键元素，并构建统一生态框架。

应用与实践

• 《Context Engineering for Multi-Agent LLM Code Assistants Using Elicit, NotebookLM, ChatGPT, ...》（2025年8月9日）：针对多代理LLM代码助手的上下文工程，与CodePlan等框架比较，提供实践指导。
• 《DSBC : Data Science task Benchmarking with Context engineering》（2025年8月7日）：引入上下文工程的基准测试，反映数据科学代理的真实用户交互。
• 《Putting It All into Context: Simplifying Agents with LCLMs》（2025年5月12日）：使用长上下文语言模型（LCLMs）简化代理，通过上下文优化自动化任务。

Transformer模型架构图

Prompt Engineering原理

Prompt Engineering的核心原理是通过精心设计的输入提示，引导LLM产生期望的输出。其设计思想包括：

• 指令明确性：清晰、具体的指令能提高模型理解能力
• 上下文提供：提供足够的背景信息帮助模型理解任务
• 示例引导：通过少量示例引导模型理解任务模式
• 角色设定：为模型设定特定角色以优化输出风格

Context Engineering架构

Context Engineering超越了单纯的提示设计，构建了更全面的系统架构：

class ContextEngineering:
    def __init__(self):
        self.context_window = ContextWindow()
        self.knowledge_base = KnowledgeBase()
        self.retrieval_system = RetrievalSystem()
        self.context_manager = ContextManager()
    
    def process_query(self, user_input):
        # 1. 上下文检索
        relevant_context = self.retrieval_system.fetch(user_input)
        
        # 2. 上下文整合
        integrated_context = self.context_manager.integrate(
            user_input, 
            relevant_context,
            self.context_window.get_history()
        )
        
        # 3. 上下文优化
        optimized_context = self.context_manager.optimize(
            integrated_context,
            constraints=self.get_constraints()
        )
        
        # 4. 生成响应
        response = self.generate_response(optimized_context)
        
        # 5. 更新上下文窗口
        self.context_window.update(user_input, response)
        
        return response
                        

设计思想演进

从Prompt Engineering到Context Engineering，设计思想发生了显著演进：

• 从静态到动态：从固定提示模板到动态上下文管理
• 从单一到多元：从仅关注输入提示到全面管理信息流
• 从手动到自动：从人工设计提示到自动化上下文优化
• 从通用到定制：从通用提示策略到领域特定上下文工程

基于2025年的研究进展，Prompt Engineering和Context Engineering领域未来可能呈现以下发展趋势：

技术融合与创新

• 多模态上下文工程：整合文本、图像、音频等多种模态的上下文信息
• 自适应上下文管理：根据任务复杂度和模型能力动态调整上下文策略
• 上下文压缩与优化：开发更高效的上下文表示和压缩技术，突破上下文窗口限制

应用领域拓展

• 专业领域深化：在医疗、法律、金融等专业领域开发专门的上下文工程方法
• 多代理系统：为多代理协作系统设计上下文共享和协调机制
• 边缘计算集成：将上下文工程与边缘计算结合，实现低延迟AI应用

标准化与评估

• 上下文工程标准：建立行业标准和最佳实践指南
• 评估基准完善：开发更全面的上下文工程评估基准和指标
• 自动化工具生态：构建完整的上下文工程自动化工具链

随着这些趋势的发展，Context Engineering有望成为AI系统设计的核心范式，推动大型语言模型在更广泛场景中的应用，并为构建更智能、更可靠的AI系统提供基础支撑。