# 每個人都遺漏的地圖

LLM 知識工程生態系統 -- 2026
2022 -- 2024
提示工程
Prompt Engineering
「精心設計完美的提示詞」
-->
2025
上下文工程
Context Engineering (Karpathy)
「動態建構上下文視窗」
-->
2026
系統編排工程
Harness Engineering (Fowler, OpenAI)
「圍繞模型編排整個系統」
知識來源

### RAG 管線 Ch02

- Self-RAG、Corrective RAG
- Adaptive RAG、Agentic RAG
- 成本比長上下文低 1,250 倍
- 71% 企業使用 RAG

### 知識圖譜 Ch02

- Microsoft GraphRAG
- 實體關係推理
- 多跳查詢解析

### 長上下文視窗 Ch02

- 1M+ token（Claude、Gemini）
- 適合靜態、有限範圍文件
- 「中間遺失」退化問題

輸入至
上下文工程

### 動態上下文組裝 Ch03

- 六層上下文模型（Anthropic）
- KV-cache 命中率 = 關鍵指標
- 100:1 輸入輸出比

### 系統提示詞 + 指令 Ch03

- 規則、約束、角色設定
- 技能分發路由表

### 工具定義 + Schemas Ch07

- MCP 協議標準
- 每月 9,700 萬+ SDK 下載
- Meta-tool 模式提升效率

### 對話 + 記憶 Ch06

- 情節 / 語義 / 程序記憶
- 跨 session 持久化
- Zettelkasten 啟發（A-MEM）

塑造
系統編排工程

### 技能系統 + 路由 Ch05

- 70 萬+ 社區技能
- Skill Graphs（arscontexta）
- 漸進式揭露路由
- 85-95% Token 節省

### Agent 架構 Ch04

- 規劃者 / 生成者 / 評估者
- Sprint 合約做品質管理
- 6 倍效能差距（Meta-Harness）

### 安全 + 控制 Ch04

- 引導（前饋）vs 感測（回饋）
- 計算性 vs 推理性控制
- 多層內容防護

### MCP / 工具層 Ch07

- 通用協議標準
- Linux Foundation 治理
- 驗證、沙箱、審計追蹤

模型是 CPU。上下文是 RAM。Harness 是作業系統。
每一代包含前一代。系統編排工程包含上下文工程，上下文工程包含提示工程。
awesome-llm-knowledge-systems -- 第一份將 AI 知識生態系統每塊拼圖串起來嘅完整指南。