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从 Prompt 到 Context 再到 Harness:AI 工程化的演进之路
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技术思考
随着大语言模型(LLM)能力的飞速提升,如何高效、可靠地构建 AI 应用,已成为开发者面临的核心挑战。回顾过去两年,AI 工程的范式经历了从“提示词调优”到“上下文工程”,再到“编排与封装”的演进。本文将梳理这一发展脉络,帮助你理解 AI 工程化的底层逻辑。
随着大语言模型(LLM)能力的飞速提升,如何高效、可靠地构建 AI 应用,已成为开发者面临的核心挑战。回顾过去两年,AI 工程的范式经历了从“提示词调优”到“上下文工程”,再到“编排与封装”的演进。本文将梳理这一发展脉络,帮助你理解 AI 工程化的底层逻辑。