从Prompt Engineering到Context Engineering：2026年提示词工程范式演进与生产实践完整指南
2026年提示词工程完整指南：从Prompt Engineering基础四种模式、Structured Output三种方案对比、Tool Calling与MCP协议、到Context Engineering四大核心组件与多Agent协作上下文传递，系统讲解AI应用开发中的上下文工程方法论与生产级最佳实践。
上下文工程
2026年9月观察：AI从"技术变量"变为"经济变量"——外滩大会揭示智能体新经济范式
2026年外滩大会以"共创AI新经济"为主题，标志着AI产业正在完成一次根本性转变：AI不再是实验室里的技术竞赛，而是成为驱动经济增长的核心变量。从Agent成为交易主体、到Token工厂基础设施成型、再到智能体工程三阶段（提示词工程→上下文工程→驾驭工程）的体系化演进，2026年9月，AI第一次真正从"一个更快的工具"变成"一个新的经济物种"。
"Loop Engineering：当开发者停止提示AI，开始设计AI的自我循环"
从"提示AI做事"到"设计AI自我循环运转"——2026年AI原生软件工程的核心范式转变。Google Cloud工程师Addy Osmani定义的Loop Engineering如何重塑开发者角色，以及它如何成为继RAG、Agent之后的下一个AI工程关键概念。
AI Agent 上下文工程实战：从上下文腐烂到 Compaction、Offloading 与多智能体隔离
深入剖析 AI Agent 长时运行中的上下文腐烂问题：四种失败模式、上下文预算建模，以及 Write/Select/Compress/Isolate/Cache/Forget 六大策略，附上下文管理器、两阶段压缩、子智能体隔离与前缀缓存布局的完整 Python 实现。
