AI 行业的现状：如果你还在谈论提示词工程，那你可能已经过时了。现在的风向标是上下文工程，或者是代理设计。我们正处于一种极其荒诞的循环中：昨天刚因为一篇技术博客把整个架构从多代理集群切换到单代理，今天就因为另一家大厂的报告说多代理性能提升了 90% 而连夜改回去。实习生在用 50 个工具堆砌功能，首席架构师却坚信工具超过 4 个就是代码异味，而 CTO 刚在短视频里学到了一个新词，并把它写进了公司的 OKR。为了在资本市场保持吸引力，我们不断发明新词。上下文工程被重新包装成情境塑造，市场部将其美化为提示词低语，甚至连潜空间润滑这种玄学词汇也成了高端的代名词。技术栈的更迭快过思考。RAG 还没搞明白，团队就开始争论 Text-to-SQL 是否才是未来。向量数据库从 Pinecone 换到 Weaviate，再因为开发体验迁移到 Chroma，最后在 Slack 频道里，总会有人幽幽地问一句：有人试过 pgvector 吗？最讽刺的现实是，尽管我们评估了无数编排框架，从 LangChain 到 LlamaIndex，从 AutoGen 到 CrewAI，最后胜出的策略往往是把所有东西直接塞进提示词。这种被投资人追捧的零样本上下文工程，本质上就是看运气。我们宣称产品拥有持久认知记忆，其实那只是一个存了五分钟用户名字的 Cookie。我们遭遇了无数次提示词注入攻击，却将其雅称为对抗性上下文工程。红队测试变成了实习生用越来越礼貌的语气请求 AI 删除整个公司。我们正动用着最昂贵的算力、最复杂的架构和最顶尖的人才，去构建一个全球最昂贵的聊天机器人。它背后的技术栈包括图数据库、向量存储和三套编排框架，而它最终实现的伟大功能，仅仅是记住了用户三句话前说过了什么。在这一场上下文洗白的高潮中，真正的领先者不是那些读博文最快的人，而是那些停止盲从、开始根据实际业务指标进行度量的团队。如果你的 AI 还没学会说潜空间润滑这种黑话，你可能真的要掉队了。x.com/koylanai/status/2004645108830928913
