上下文工程（context engineering）作为一个比提示工程（prompt engineering）更精确的术语，正在逐渐受到关注，用于描述在工业应用中优化大型语言模型（LLM）交互的复杂过程。正如特斯拉前AI总监、AI领域的知名人物安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在2025年6月25日的社交媒体帖子中所强调，上下文工程是填充LLM上下文窗口的精妙艺术与科学。这不同于日常使用中与提示相关的简短任务描述，上下文工程涉及为复杂的企业级任务精心准备大量数据、文档和结构化信息。根据Gartner在2025年的预测，到2027年，超过60%的企业AI部署将优先考虑上下文优化，而非基本的提示设计。这在客户服务、法律科技和医疗等领域尤为重要，定制化上下文能显著提升AI输出的实用性。上下文工程为企业提供了巨大的市场机会，尤其是在个性化客户交互和自动化内容生成方面，但同时也面临数据结构化成本高和专业人才短缺的挑战。未来，上下文工程可能重塑AI系统的学习和适应方式，减少频繁重新训练的需求，同时需关注数据隐私和合规性问题，如GDPR框架的要求。随着2025年竞争加剧，上下文工程将成为AI行业成熟的关键标志，为企业在未来几年的创新和投资提供了重要方向。