为什么情境工程正在取代提示工程，成为企业AI的核心学科
根据《2026情境管理现状报告》，82%的IT与数据领导者表示，仅靠提示工程已无法支撑企业内部AI的规模化部署。这一个数据，重新定义了企业领袖未来18个月应如何思考AI策略。
关键发现并非提示工程失效。它仍然有效。真正的转变在于，提示已不再是瓶颈。真正的瓶颈，是运行时环绕在提示周围的专有数据、检索逻辑、记忆机制、工具调用，以及结构化指令。
本文将解释情境工程的定义、为何它在2026年成为企业AI的主导学科，以及香港企业领袖在评估供应商与内部团队时，必须掌握的五层架构。
什么是情境工程？60秒定义
情境工程是指系统化设计与管理AI模型在生成回应前所接收的每一项信息。这包括系统指令、检索文件、对话历史、工具输出、用户状态，以及持续记忆，所有信息均经过有意识的筛选、结构化与排序。
提示工程问的是："我应该对模型说什么？" 情境工程则问："模型在回答时应该看见什么？"
这个转变之所以重要，是因为在企业规模下，没有任何单一提示能承载准确、可治理、可重复的答案。工作重心由文字雕琢，转向信息架构设计。
情境工程与提示工程有何不同？
情境工程与提示工程并非同一件事的不同规模，而是两个完全不同的学科，拥有不同的负责人、不同的产出物，以及不同的成功指标。
提示工程存在于单一对话窗口内。产出物是一两句精巧的指令，技能是语言精准度与创意表达。
情境工程则存在于一个系统内。产出物是一条管道，能在正确的时机，将正确的信息组装、过滤、排序，并注入模型。技能是数据架构、检索设计，与治理机制。
一个人可以做提示工程。企业要做好情境工程，则需要一支团队，通常包括数据工程师、领域专家、平台工程师，以及治理负责人。
企业情境工程的五层架构是什么？
企业情境工程最容易理解的方式，是将其拆成五个截然不同的层次，每一层都有自己的设计选择与失败模式。将它们视为单一不分的整体，正是企业AI试点项目在概念验证后停滞的最常见原因。
第一层 — 系统指令：持续性规则，定义AI的角色、适用范围、拒绝条件，以及语气。这些指令由法务与信息安全审核，并非由个别使用者每周改写。
第二层 — 检索知识：通过RAG从内部数据源提取的文件、政策与结构化记录。设计问题是选择哪些数据源、数据的新鲜度、过滤条件，以及权威性。
第三层 — 对话与会话状态：当前对话、用户任务，以及已给出的厘清。这一层决定AI是否表现出连贯性，还是显得失忆。
第四层 — 工具与动作输出：API调用、数据库查询、计算函数，以及搜索代理的结果。设计问题是要暴露哪些工具，以及如何为模型格式化它们的输出。
第五层 — 长期记忆：关于用户、用户偏好、所属部门与权限的持续事实。企业大部分隐私与合规问题，都集中在这一层。
为什么82%的数据领导者在2026年将情境置于提示之上？
《2026情境管理现状报告》指出，2026企业数据议程的首要优先项目共有三项。AI就绪元数据以62%居首，情境品质与更快实现价值并列55%。值得注意的是，这三项皆与更好的模型或更聪明的提示无关。
原因其实是数学性的。Anthropic、OpenAI或Google的前沿模型，在基准任务上的表现几乎完全一致，无论你使用的是出色的提示，还是平庸的提示，只要周围的情境完整而准确。一旦情境不完整，即使是最优雅的提示，也会输出幻觉或内容单薄的结果。
企业领袖并非要放弃提示技艺，而是认清一个事实，提示是方向盘，情境才是道路、燃料与地图。
情境工程最常见的三种失败模式是什么？
大部分令人失望的企业AI项目，问题出在情境失效，而非模型失效。三种具体的模式，在香港与全球企业的试点检讨中反复出现。
失败一 — 检索过时：AI自信地引用2023年的政策文件，因为政策在2025年更新后，没有人重新整理向量数据库。模型对它所看到的文件并没有判断错误。是它看到的文件本身已经过时。
失败二 — 情境膨胀：工程师将所有可能相关的文件全部塞入情境窗口，期望模型自己整理。实际上，模型的注意力被噪音稀释，输出比更精准的检索结果还要浅薄。
失败三 — 身份盲点：系统不论用户角色、部门或权限，向所有人展示相同的情境。初级分析员看到董事会层级的评论，区域主管看到自己辖区以外的数据。合规与语气问题随之而来。
香港企业领袖应如何启动情境工程计划？
起步动作并非聘请首席情境长，也不是购买新平台。起步动作是审视你目前的AI使用方式，实际上是如何组装情境的，即使这个过程目前并不正式。
选择一个高价值工作流程，例如客户服务分类、内部政策查询，或供应商合同审阅。问四个诊断问题。AI在回答前接收了哪些信息？这些信息从何而来？谁负责保持其新鲜度？谁负责根据使用者权限过滤？
如果团队无法回答单一工作流程的这四个问题，那个工作流程就是依赖运气，而非工程。先把一个工作流程做好，再扩展。从中浮现的可重复模式，就会成为你的企业情境工程操作手册。
评估供应商的情境工程能力，你应该问什么？
2026年的供应商营销物料将大量使用情境工程一词。真正认真的供应商能回答具体的运营问题。营销型供应商则做不到。
--- 你们如何对部署至我们生产环境模型的系统指令进行版本控制与审计？
--- 你们的检索新鲜度承诺为何？当我们来源系统中的文件被删除时，你们如何处理？
--- 你们如何依用户角色与香港《个人资料（私隐）条例》的数据居留要求，限制检索情境的范围？
--- 当答案错误时，你们提供怎样的可观测性，让我们追踪是哪一层情境失效？
--- 长期记忆如何以单一用户、单一记录、单一部门为单位删除？
如果供应商对其中任何一个问题的回应是幻灯片而非演示，你看到的是营销情境工程，而非真正的学科。
结语：情境是企业AI的全新竞争前线
2026年用AI取胜的领袖，不是拥有最好提示的人，而是已经系统化管理AI在回答前所看见内容的人。这就是情境工程，也是2026年香港企业级AI的入场门槛。
你不需要在这个季度内建立完整的五层架构。你需要的是选择一个工作流程、回答四个诊断问题，并将答案转化为可重复的模式。在2026年完成这件事的组织，将会默默累积一项只用提示的竞争对手无法追上的优势。
懂AI，更懂你 — UD相伴，AI不冷。陪伴香港企业走过每一次重大科技转型28年，我们明白真正持久的优势，从来都是建立在那些看似乏味的层次上，治理、检索设计、记忆整洁。
建立你的企业情境工程基础
了解架构只是第一步。设计第一个工作流程、选择合适的检索策略、建立治理机制，才是更困难的一步。UD的AI Employee Hub为香港企业提供已完成情境工程设计的环境，内建角色范围检索、可审计记忆，以及符合《个人资料（私隐）条例》的治理机制。我们手把手带你完成每一步，由你的第一次情境审视，到生产级部署，凭借28年香港企业服务经验，全程陪你走。
