这三个词本质上是在大模型应用工程化不同层级的“控制手段”，可以理解为从“写一句提示词”→“组织上下文”→“搭建完整执行系统”的递进关系。
1. Prompt Engineering（提示词工程）
核心：怎么对模型说话
指通过设计输入提示词（prompt），让模型输出更符合预期。
关注点
- 任务描述怎么写更清晰
- few-shot 示例怎么设计
- 角色设定（system prompt）
- 输出格式约束（JSON / Markdown）
- 提示词模板优化
本质
控制“单次输入 → 单次输出”
举例
你是一个中文摘要助手，请将以下内容总结为100字以内：
...
局限
- 只作用于单轮或局部输入
- 对长任务、多步骤推理控制弱
- 不管理外部数据/工具
2. Context Engineering（上下文工程）
核心：给模型“喂什么信息”
强调的不只是 prompt，而是整个输入上下文的构建与组织。
关注点
- 如何拼接 system / user / memory / history
- RAG（检索增强）如何插入知识
- 长上下文裁剪（context pruning）
- 信息排序（重要信息放前）
- token budget 管理
- 多轮对话状态管理
本质
控制“模型看到什么世界”
举例
一个完整 context 可能包含：
- system：角色定义
- memory：用户偏好
- retrieved docs：外部知识
- conversation history：对话记录
- user query：当前问题
特点
- 比 prompt engineering 更“系统化”
- 是 agent / RAG 系统的核心基础
3. Harness Engineering（编排/框架工程）
核心：如何让模型在系统中“跑起来并可控”
harness = “马具/控制系统”，在 AI 里指模型执行框架与运行控制层。
关注点
- 多步 agent workflow 编排（plan → act → observe）
- tool calling / function calling
- 多模型协作（planner / executor / critic）
- retry / fallback / guardrails
- evaluation & logging
- 并发执行与调度
- 安全控制与权限管理
本质
控制“模型如何被系统调用与执行任务”
举例系统
- AutoGPT / LangGraph / Semantic Kernel
- 企业级 AI workflow engine
- agent pipeline（检索→推理→执行→校验）
三者关系（非常关键）
可以用一个层级图理解：
Harness Engineering（系统层）
↓ 管理执行流程
Context Engineering（信息层）
↓ 构建输入世界
Prompt Engineering（表达层）
↓ 控制单次输出
Model
一个直觉类比
层级 类比 含义 Prompt Engineering 你怎么说一句话 表达方式 Context Engineering 你给对方看哪些资料 信息供给 Harness Engineering 你搭了一个工作系统 流程与执行机制一个真实例子（AI客服系统）
Prompt Engineering
“请礼貌回答用户问题”
Context Engineering
- 用户历史订单
- FAQ知识库检索结果
- 用户身份信息
- 当前对话上下文
Harness Engineering
- 判断是否需要调用退款API
- 调用订单系统
- fallback 到人工客服
- 记录日志 + 评估满意度
总结一句话
- Prompt Engineering：让模型“怎么说”
- Context Engineering：让模型“知道什么”
- Harness Engineering：让模型“怎么干活”
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来源: linux.do查看原文