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别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
如何写出让模型“最听话”的提示词？这就是 Prompt Engineering 的核心问题。它催生了 Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought 等大量技术，这些方法有一个共同点：它们都在优化“单次 LLM 调用”——写好一条输入，获得一条更好的输出。这在单轮任务里非常有效，但“单轮”是它的硬边界。 1. 引言：从 Prompt Engineering → ReAct …- 1.4k
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从Prompt、Context到Harness，工程的三次进化与终局之战
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇 注：本文有使用 AI 进行辅助写作，特此说明。 引言：一个令人不安的问题 OpenAI 内部的一支 3 到 7 人小团队，在短短五个月内，让 AI 生成了将近 100 万行生产级别的代码。据称全程，没有一个工程师亲手写过一行业务逻辑代码。 你的第一反应是什么？兴奋？恐慌？焦虑？只要我学得慢，就不用学了？ 这个问题的答案，藏在三个词里： Prompt …- 1.2k
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