很多人以为提示词工程被淘汰了。其实被淘汰的从来不是提示词而是提示词背后要解决的问题。今天要讲的其实重点不是提示词而是AI技术是怎么一步步演进到今天的。我们把一个个技术热词进行归类再用一条线串起来就能看懂整个AI的发展历程。新技术不是凭空诞生的是为了解决上一代遗留的bug。面对一个新技术词汇如果实在不能理解就去查一下它的上一代技术是什么上一代产生的问题是什么这样环环找上去就能抓住技术演变的脉络不被别人忽悠不被噪音淹没不会莫名的焦虑。在2020年ChatGPT这类大语言模型刚出现的时候提示词工程师是个火热的职位各大厂也出现提示词工程师的专业认证。当时技术团队的boss每天要我们学习提示词的编写还给我们显摆他获得的大厂提示词专业认证证书。“你是一名什么专家、你能做什么什么、不能做什么什么、你要做XXXXstep by step” 仿佛这些句子就是咒语你就是那个掌握神灯的阿拉丁可以操控神灯做出爆炸的事情。转眼6年过去在2026年的今天如果谁还在说提示词工程还在说编写提示词那就真out了。为什么因为在6年前大模型的能力有限如果你讲的话太宽泛模型给你的答案也是不着边际。所以需要提示词足够详细、清晰、包含足够的上下文甚至还需要给提示词进行格式的编排比如用#、##、— 等来进行提示词内容层级的区分与区隔都是为了让大模型更好的理解。那么在人工智能发展过程中新老技术如何演进前浪是为什么被后浪拍死在沙滩上在刘嘉老师的《通用人工智能》里我看到了完整的演进链条。目前人工智能发展的五个阶段特征工程→神经网络→大语言模型→AI Agent→Harness工程特征工程时代特征工程需要人来教机器怎么做。比如教机器识别苹果分三步看颜色、看形状、看大小。随着复杂度的上升物件千千万人不可能对每个物件都总结出特征后再告诉机器。人脑惯用的方式已经成为了电脑智力发展的障碍。为了解决这个问题产生一个疑问能不能让机器自己去学习事物的特征用机器特有的方式。工程师和专家们用了各种方法最终「神经网络」胜出。从1980开始持续30年的特征工程时代结束。神经网络时代神经网络可以自动学习到更好的特征不需要任何人工设计。早几年你大概听说过「调参」这个词。有一个对神经网络的形象比喻神经网络是一个有多层管道的水管配有多个阀门。东西从入口进去想要从出口得到想要的结果要对多个阀门进行细微调节。调参就是指调阀门会调阀门的人工资高的很。神经网络虽然解决了自主学习但仍然存在很多问题。比如死板不会举一反三。它能认识正面像的猫但猫换个坐姿或者环境一变就完蛋。为了解决这个问题2020年(8年后)大语言模型(LLM)应运而生。大语言模型时代大语言模型现在(2026年)能做的事情大家都不陌生。豆包、元宝、Deepseek、ChatGPT这些相信看这篇文章的人都多多少少用过这里不再赘述。大语言模型刚出来时「提示词工程」是个热词「提示词工程师」也变成了热门高薪职位。为什么需要「提示词」因为第一代的大语言模型就像一个超级聪明的「自闭症天才」满脑子的知识但不会与人交流get不到你的点。「提示词」的作用就是把人话翻译成大语言模型能听懂的话。各大科技博主分享咒语“请扮演一个专家…”、“请一步一步思考”。随着大模型自身能力的提升提示词这种措辞技巧不需要了你怎么说它都能理解。用语音输入磕磕巴巴毫无逻辑讲一堆口水词即使语音识别出错别字AI照样能get到你的意思。当理解不再是问题能理解多少变成了突出问题。对话长了AI就会忘了前面说的。你有一堆背景信息(大量文档)想给它对不起记忆有限处理不了。为了解决这个问题出现「上下文工程」。上下文工程解决的是如何从海量信息中快速找到有用的(术词叫召回)这催生了RAG技术(检索增强生成)找回的信息太长要适度压缩又不能丢失原本的意思同时找到很多信息哪个信息更重要要进行排序与权重的分配。人类注定要在解决问题→产生新的问题中轮回。大模型用习惯了人们很快对它开始不满意。训练完就冻结不知道这个世界最近发生的事只会动嘴皮子生成文本没法动手更不能主动做事。为了解决这个问题出现「Agent工程」。Agent工程时代《通用人工智能》这本书里对AI Agent时代的划分是2023-2025。实际对大多数人来说在2026年3月通过Openclaw(小龙虾)的火爆才频繁的听到Agent这个词。技术传播到大众总是滞后的。跟Agent说搜集最新的AI资讯并保存在飞书文档中Agent会自已把目标拆解成子任务并执行比如搜索最新 AI 新闻、筛选并总结重点内容、整理成日报格式、登录并写入指定飞书文档。Agent能自主干活儿又带来新的问题。子任务之间如何统筹调度Agent陷入死循环怎么办不经允许拿到我的隐私信息怎么办记忆太满怎么办为了解决这个问题进入「Harness工程时代」中文翻译为驾驭工程。从2026年开始至今。Harness工程时代Harness在英文里是「马具」的意思即要给Agent这匹野马套上缰绳和鞍具让它在人类的控制下跑得飞快。这就是技术演进的真相每一代新技术都是为了解决上一代的bug。下一个问题是什么、会用什么技术来解现在还不知道。但如果想掌握这条线索面对新技术词汇问三个问题就够了它在解决什么问题痛点它的前身是什么脉络它又会引出什么新问题趋势问完这三个问题你不一定非要学会新技术但你不会被带节奏。因为你已经看清了技术在走哪一步棋而不是被焦虑推着跑。我被技术词汇带节奏过很多年。特征工程时代我在网上学R语言和Python囫囵吞枣在神经网络时代我努力理解「调参」到底指什么。看似学了不少其实和工作毫无关系只是多了点炫技的资本。技术发展只会越来越快。学什么、不学什么不是因为它火而看它能不能解决你手头的问题。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么提示词工程死了，而AI Agent才刚开始
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