文章核心观点 - 上下文工程是一个持续30年的进化过程，其本质是通过熵减少来弥合人机之间的认知鸿沟，将高熵的人类意图预处理为机器可理解的低熵表示[3][11][21] - 上下文工程的发展经历了从传感器时代到智能助手时代的演变，认知鸿沟从约90%缩小至约30%，并正向1%迈进[22][40][43] - 在大模型时代，上下文工程演变为2.0阶段，其系统化框架包含上下文收集、管理和使用三个正交维度[61][62][81] - 未来上下文工程将向认知密集型发展，AI可能超越人类并主动构建上下文，上下文的总和将构成新的数字身份[93][96][98] 上下文工程的本质与定义 - 上下文工程被定义为一种熵减少过程，旨在弥合人类与机器之间的认知鸿沟，而非简单的翻译[21][23] - 其核心功能是将高熵的人类意图和环境状态预处理为机器可理解的低熵表示，类似于“预消化”[21][23] - 认知鸿沟被量化为人类与机器上下文处理能力的差值，并分为四个等级，目前处于Era 2.0阶段，鸿沟约为30%[20][21][22] 上下文工程的历史演化 - 上下文工程的概念可追溯至1994年Bill Schilit提出的“上下文感知计算”，至今已有30年历史[8][11][12] - Era 1.0（1990s-2020）为传感器时代，机器是状态机，仅能执行预设的if-then规则，认知鸿沟约90%[27][31][36] - Era 2.0（2020至今）为智能助手时代，以GPT-3发布为标志，机器进化为“理解者”，认知鸿沟缩小至约30%[40][41][43] - 每一次技术突破引发的认知鸿沟缩小都会触发交互革命、上下文容量扩张和工程范式转移三重连锁反应[24][25][26] 上下文工程2.0的系统化框架 - 上下文工程2.0框架由收集、管理和使用三个正交维度构成，可在每个维度上独立优化[61][62][81] - 上下文收集维度关注如何从多设备、多模态源头获取有价值的信息，并从指令收集演进至意图和状态收集[62][64][68] - 上下文管理维度核心是存储和组织信息，策略包括分层记忆架构、子代理隔离上下文和轻量引用等[70][72][73] - 上下文使用维度经历了从Era 1.0的被动响应到Era 2.0的主动理解，并展望Era 3.0的流畅协作[83][86][87] 上下文工程的技术演进与突破 - Era 2.0实现了感知升级，从单一传感器到多模态融合，机器能看懂图片、听懂语音、读懂文档[45][46][47] - 关键突破在于“高熵上下文消费能力”提升，机器能从处理结构化数据进化到处理原始模糊信息[48][49][50] - 工作模式从“被动响应”转变为“主动协作”，机器能理解用户目标并协助达成，进入上下文协作阶段[51][86][91] - 当前面临上下文窗口限制（如GPT-3为4096个token），促使了Prompt Engineering等精选上下文艺术的发展[54][56][59] 上下文工程的未来展望 - 未来Era 3.0将实现无感采集和流畅协作，Era 4.0可能在某些任务上AI能力超越普通人类[68][87][93] - 发展形态将从硬件密集型、数据密集型向语言密集型和认知密集型演变[100] - 上下文将构成新的人类数字身份，个体的上下文总和将成为“数字化的你”，并可能在其后继续存在[94][96][104] - 下一次交互革命正在酝酿，设计出最佳“上下文容器”将定义新时代的交互范式[102][103]

最近到客户公司驻场服务，发现一个现象：经理级别以上的，基本不怎么使用AI，也多数不懂怎么使 用，而执行层，尤其是那些文案、设计、做短视频剪辑的"牛马们"，反而用得最多。 这让我想起之前看的谷歌一份报告中写到，有高达90%的软件工程师已在工作中使用AI，OpenAI的数 据也表明，近40%的工作对话与写作辅助相关。 自AI爆发以来，这个工具好像以前所未有的速度渗透进执行层工作的每一个缝隙。 但一个悖论也随之浮现：当AI这把"利器"宣称要解放生产力时，为何手握它的"牛马"们没有变得更轻 松，反而显得更忙碌了？ 微软对此也有过研究，指出AI对翻译、销售等职业的覆盖率和成功率已高达80%以上…… 我甚至一度有些疑虑，为何没有看到相应的幸福感飙升？ 表面是效率工具的应用有所差异。 实际上，我们根本没法将AI视作一个中性的工具，它正在敏锐地放大职场固有的矛盾与结构——效率 提升的红利，未必导向执行者的阶层升迁，反而可能通过更精细化的任务分派、更快的节奏期望，无形 中加固了他们"牛马"的岗位命运。 如何让"牛马"更卷？ 你肯定见过这种场景，或者你自己就是亲历者：以前写代码，一天吭哧吭哧产出几十行，现在有了AI 辅助，老板的 ...

最近到客户公司驻场服务，发现一个现象：经理级别以上的，基本不怎么使用AI，也多数不懂怎么使 用，而执行层，尤其是那些文案、设计、做短视频剪辑的"牛马们"，反而用得最多。 这让我想起之前看的谷歌一份报告中写到，有高达90%的软件工程师已在工作中使用AI，OpenAI的数 据也表明，近40%的工作对话与写作辅助相关。 我甚至一度有些疑虑，为何没有看到相应的幸福感飙升？ 表面是效率工具的应用有所差异。 实际上，我们根本没法将AI视作一个中性的工具，它正在敏锐地放大职场固有的矛盾与结构——效率 提升的红利，未必导向执行者的阶层升迁，反而可能通过更精细化的任务分派、更快的节奏期望，无形 中加固了他们"牛马"的岗位命运。 如何让"牛马"更卷？ 你肯定见过这种场景，或者你自己就是亲历者：以前写代码，一天吭哧吭哧产出几十行，现在有了AI 辅助，老板的期望值立刻水涨船高，一天100行成了新基准。 谷歌CEO桑达尔·皮查伊沾沾自喜地宣布，AI工具让自家工程团队的开发效率提升了10%。 这10%的效率提升，你以为真的可以提前下班？ 在老板们眼里，不过是意味着你应该在同样的时间里，多产出10%的代码、10%的文案、10%的设计 稿。 ...