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AI工程4段位

当前时间： 2026-08-17 17:50:19 分类：办公文件 评论(0)
AI工程4段位

从"会问"到"会做"：AI 工程的 4 个段位

Prompt → Context → Harness → Loop，一篇讲透

同一个问题，有人问 AI 得到"答案"，有人得到"能交付的成果"。区别在哪？不在模型，不在提示词的长度，而在4 个递进的工程化阶段。

🪜 总览：4 个段位一览

这4 个不是替代关系，是叠加关系。越往后，能力越强，复杂度也越高。

段位 一：Prompt Engineering（提示词工程）

一句话定义：
让模型"听懂人话"的艺术——用对的指令，让模型给出对的输出。
生活化比喻：Prompt Engineering 就像给新来的实习生布置任务。
❌ 模糊版：帮我看看电梯市场
✅ 清晰版：帮我看一下 2025 年杭州地区电梯维保市场的 TOP 5 单位，给出每家的市场份额和优势
同样一个人，听到这两种指令，输出质量天差地别。AI 模型也一样。
💼 销售场景案例：
背景：你负责杭州地区电梯销售，想让 AI 帮你分析竞品。

你是电梯行业的资深销售分析专家。  【任务】 分析 2025 年杭州地区 TOP 5 电梯维保公司。  【要求】 1. 每家给出：公司名、估计市占率、核心优势、客户类型 2. 区分外资（奥的斯/通力/迅达等）和本土（康力/申龙等） 3. 用表格输出，控制在 300 字以内  【禁止】 - 不要编造具体数字 - 不确定的地方说"未知"

🧰 4 个万能 Prompt 公式：
公式含义模板角色 + 任务 + 约束给身份、说清楚做什么、限制输出你是 X，请做 Y，要求 ZFew-shot给几个例子让它照葫芦画瓢参考这个例子：[example]思维链（CoT）让它"一步步想"请先列出推理步骤，再给答案结构化输出指定 JSON/表格/列表用 markdown 表格输出
关键认知如果模型不知道某件事（"我老板上个月到底拜访了哪几个客户"），你写再多 Prompt 也问不出来——因为信息不在模型里。

⬇️ 这就引出了段位 2。

段位 二：Context Engineering（上下文工程）

一句话定义：
把"对的资料"在"对的时间"喂给模型——让模型能基于事实回答，而不是凭"想象"。
生活化比喻：Context Engineering 就像医生看病：
Prompt= 病人说"我头疼"（用户提问）
Context= 医生调出病历、化验报告、过往病史（背景信息）
没有 Context 的 AI = 不看病的医生 = 全凭"感觉"开药 = 幻觉
Context 的 4 类"养料"：
类型作用例子短期记忆当前对话上文之前的问答长期记忆跨会话的用户偏好"Lisa 是销售背景，住在杭州"检索增强（RAG）外部知识库飞书文档、公司 Wiki工具返回实时数据数据库查询结果、API 返回
RAG = 给模型外挂一个"实时图书馆"。模型不知道的事，先去图书馆查，再回答。 这个 RAG（检索增强生成）是 2024-2026 年企业 AI 的核心模式，没有之一。

⬇️ 这就引出了段位 3。

段位 三、Harness（驾驭框架）

一句话定义：
把"模型 + 工具 + 流程"组装成一个能"动手做事"的 Agent。
生活化比喻：Harness 就像给员工配齐工位：
  • 电脑（模型）
  • 系统权限（工具）
  • 工作流程（SOP）
光有人（模型）没用，得给工具、给流程、给边界，它才能干活。
MCP 是什么（一句话）：
MCP（Model Context Protocol）= AI 工具的 USB-C。Anthropic 2024 年底推出的工具调用标准接口。

⬇️ 这就引出了段位 4。

段位 四、Loop（闭环迭代）

一句话定义：
让 Agent 持续运转、不断从结果中学习、自动改进的系统。
生活化比喻：Loop 就像一个会自我进化的团队：
  • 销售员 A：每月分析 100 个客户
  • 销售员 B：同样每月 100 个，但每次总结"什么话术有效"
6 个月后，B 的转化率是 A 的 3 倍。Loop 就是给 Agent 加这个"反思 + 改进"的循环。
🧰 4 种常见 Loop 模式：
Loop 类型怎么用适用ReAct思考→行动→观察→再思考单次任务调试Reflection做完一次后自我批评提升输出质量Reflexion多次尝试 + 记忆失败复杂推理Evolution群体 + 进化 + 淘汰长期优化

📊 4 个段位对比

段位能力比喻你能问 AI 什么Prompt回答问题给实习生布置任务"分析下滑原因"Context基于事实回答医生看病调病历"基于上个月数据，分析原因"Harness执行任务配齐工位"分析后自动发飞书通知责任人"Loop持续变好会自我进化的团队"自动学习哪种策略最有效"

🎯 你现在在哪一段？

自测 5 问：
  1. 你的 Prompt 有"角色+任务+约束"结构吗？
  2. 你的 AI 能访问公司内部文档/数据吗？
  3. 你的 AI 能主动调工具（发消息/写表）吗？
  4. 你的 AI 跑过 3 次以上并自动改进吗？
  5. 你能说清"投入产出比"在哪个段位最高吗？

🚀 下一步怎么走

第 1 周：把"模糊 Prompt"改成"结构化 Prompt"
第 2-3 周：接入一个 RAG（让 AI 读你的文档）
第 4-6 周：搭一个 Harness Agent（让 AI 能动手）
第 7 周起：设计 Loop（让 AI 越用越好）

📚 一句话总结

Prompt解决"听得懂"，Context解决"答得对"，Harness解决"做得了"，Loop解决"越做越好"。

把这 4 件事按顺序做扎实，你就有了一个真正能交付业务的 AI 系统，而不仅仅是一个"聊天机器人"。

写于 2026 年 6 月 · Lisa&跑豆 
销售管理&Al落地
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