情境工程：从提示到企业多智能体架构

随着人工智能（AI）系统从无状态聊天机器人演变为自主多步骤智能体，提示工程（PE）——即编制单个查询的技术——虽然必要，却不足。本文引入情境工程（CE）作为一个独立学科，关注于设计、结构和管理 AI 智能体作出决策的整个信息环境。drawing on vendor architectures（Google ADK、Anthropic、LangChain）、当前学术工作（ACE 框架、Google DeepMind 的智能委托）、企业研究（Deloitte, 2026；KPMG, 2026）以及作者构建多智能体系统的经验，本文提出五个情境质量准则：相关性、充分性、隔离性、经济性和来源性，并将情境框架定为智能体的作操作系统。随后引入两个更高阶的学科。意图工程（IE）将组织目标、价值观和权衡层次结构编码到智能体基础设施中。规格工程（SE）创建机器可读的企业政策和标准语料库，使多智能体系统能够按比例自主运行。这些四个学科构成一个累积的金字塔成熟模型，在该模型中，每个层次都以前一个层次为必要基础。企业数据揭示了一个差距：尽管 75% 的企业计划在两年内部署智能体 AI（Deloitte, 2026），但部署经历了增长与退缩，作为组织面对扩张复杂度（KPMG, 2026）。Klarna 案例说明了一个双重缺口：情境和意图的缺失。谁控制智能体的情境，谁控制其行为；谁控制其意图，谁控制其战略；谁控制其规格，谁控制其规模。