【论文综述】2026年Prompt Engineering与Context Engineering最新进展

# 2026年Prompt Engineering与Context Engineering最新进展论文综述 > 本文汇总了2026年（截至2月20日）在Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程）领域的8篇重要研究论文，涵盖化学、软件工程、数据科学、金融等多个应用领域。 --- ## 📌 研究背景与趋势 2026年初，随着大语言模型（LLM）能力的持续增强，研究者们越来越关注如何**更有效地与模型交互**。Prompt Engineering 从早期的"经验技巧"逐渐演变为系统化的工程学科，而 Context Engineering 作为新兴领域，正在解决长上下文、多模态、Agent系统等复杂场景下的信息组织问题。 本文综述的8篇论文代表了当前研究的四个核心方向： 1. **垂直领域适配**：化学、金融等专业领域的提示工程实践 2. **高维优化策略**：软件工程中的复杂优化任务 3. **结构化上下文**：文件原生Agent系统的上下文工程 4. **表示工程方法**：从模型内部状态理解上下文 --- ## 一、Prompt Engineering 最新进展 ### 1.1 化学领域的系统化提示工程综述 **论文**：A Systematic Review of Prompt Engineering Paradigms in Organic Chemistry: Mining, Prediction, and Model Architectures **作者**：F. Pourgholamali 等 **来源**：ChemRxiv, 2026年2月4日 **链接**：https://chemrxiv.org/doi/10.26434/chemrxiv-2026-625v3 **核心贡献**： - 首次系统考察了有机化学中的提示工程技术 - 筛选101篇记录，纳入22项高质量研究 - 分析了三种LLM架构（编码器-only、解码器-only、编码器-解码器）在化学任务中的表现 - 澄清了文献中的术语不一致问题 **关键发现**： | 架构类型 | 适用场景 | 化学任务表现 | |---------|---------|-------------| | 编码器-only | 文本理解、分类 | 分子性质预测 | | 解码器-only | 文本生成 | 合成路径设计 | | 编码器-解码器 | 翻译、摘要 | 反应条件优化 | **实践意义**：为化学研究者提供了选择模型架构和提示策略的决策框架，特别是在合成路径优化和文献分析场景中。 --- ### 1.2 数据科学中的提示工程案例研究 **论文**：Smarter AI Through Prompt Engineering: Insights and Case Studies from Data Science Application **作者**：S. Paul **来源**：arXiv:2602.00337, 2026年1月30日 **链接**：https://arxiv.org/abs/2602.00337 **核心观点**： - 提示优化可以在**不更新模型参数**的情况下显著提升LLM输出质量 - 通过实际案例展示了提示工程在数据科学工作流中的实用价值 - 强调了迭代优化和版本控制的重要性 **案例覆盖**： - 数据清洗和预处理 - 特征工程建议 - 模型选择指导 - 结果解释和可视化 --- ### 1.3 高维优化中的领域知识策略 **论文**：Beyond the Prompt: Assessing Domain Knowledge Strategies for High-Dimensional LLM Optimization in Software Engineering **作者**：S. Srinivasan, T. Menzies **来源**：MSR 2026 (Registered Reports Track), arXiv:2602.02752 **链接**：https://arxiv.org/abs/2602.02752 **研究背景**： LLM在低维软件工程优化任务（≤11特征）表现良好，但在高维问题上始终不及贝叶斯方法。本研究探索如何通过系统化集成领域知识来弥合这一差距。 **评估的四种架构**： | 方法 | 核心机制 | 适用场景 | |------|---------|---------| | H-DKP | 人类循环领域知识提示 | 需要专家知识的复杂任务 | | AMP | 自适应多阶段提示 | 约束条件动态变化的场景 | | DAPR | 维度感知渐进细化 | 特征空间逐步扩展的问题 | | HKMA | TPE统计侦察 + RAG增强提示 | 需要历史数据指导的优化 | **关键结论**： 结构化知识集成确实能让LLM生成有效的高维优化热启动（warm starts），但方法选择应基于具体任务特征。 --- ### 1.4 软件工程中提示报告的标准化指南 **论文**：Reporting LLM Prompting in Automated Software Engineering: A Guideline Based on Current Practices and Expectations **作者**：A. Korn 等（7位作者） **来源**：FORGE 2026, arXiv:2601.01954 **链接**：https://arxiv.org/abs/2601.01954 **研究规模**： - 分析了近300篇2022年以来的顶级SE会议论文 - 调查了105位程序委员会成员 **核心发现**： 当前实践与审稿人期望存在显著错位，特别是在： - **版本披露**：提示的迭代历史 rarely documented - **提示论证**：设计决策缺乏系统性说明 - **有效性威胁**：对提示敏感性的讨论不足 **提出的指南框架**： ``` 报告要素分级 ├── Essential（必需） │ ├── 完整提示文本 │ ├── 模型版本和参数 │ └── 提示设计理由 ├── Desirable（推荐） │ ├── 提示测试过程 │ ├── 失败案例分析 │ └── 敏感性分析 └── Exceptional（理想） ├── 多模型对比 ├── 成本效益分析 └── 可复现性包 ``` --- ## 二、Context Engineering 最新进展 ### 2.1 文件原生Agent系统的结构化上下文工程 **论文**：Structured Context Engineering for File-Native Agentic Systems: Evaluating Schema Accuracy, Format Effectiveness, and Multi-File Navigation at Scale **作者**：Damon McMillan **来源**：arXiv:2602.05447 (v2修订于2月12日) **链接**：https://arxiv.org/abs/2602.05447 **研究规模**： - **9,649个实验** - **11个模型**（前沿模型 + 开源模型） - **4种格式**：YAML、Markdown、JSON、TOON - **10到10,000表**的模式规模 **五大核心发现**： **发现1：架构选择依赖模型能力** - 前沿模型（Claude、GPT、Gemini）：文件检索准确率提升 **+2.7%** (p=0.029) - 开源模型：整体下降 **-7.7%** (p<0.001)，且不同模型差异显著 **发现2：格式对整体准确率无显著影响** - Chi-squared = 2.45, p = 0.484 - 但个别模型（特别是开源）存在格式特异性敏感 **发现3：模型能力是主导因素** - 前沿与开源模型之间存在 **21个百分点** 的准确率差距 - 这一差距远超任何格式或架构效应 **发现4：文件原生Agent可扩展到10,000表** - 通过领域分区模式（domain-partitioned schemas） - 保持高导航准确率 **发现5：文件大小不能预测运行时效率** - 紧凑或新颖格式可能因grep输出密度和模式不熟悉而产生token开销 - 开销大小取决于模型能力 **实践指导**： > 架构决策应根据模型能力量身定制，而非假设存在通用最佳实践。 --- ### 2.2 深度研究系统中的上下文工程代理 **论文**：CEA: Context Engineering Agent for Enhanced Reliability and Sustainability in Deep Research Systems **作者**：S. Huang 等（7位作者） **来源**：ICLR 2026投稿, OpenReview **链接**：https://openreview.net/forum?id=6QUNblHtto **核心问题**： 长上下文能力的发展推动了深度研究Agent的兴起，但**更长的上下文并不保证更好的响应**。事实上，上下文过载可能导致意外的Agent故障（context rot）。 **CEA框架**： ``` Context Engineering Agent (CEA) ├── 历史交互管理 │ └── 高效管理多轮对话历史 ├── 进度跟踪 │ └── 持续监控研究任务进展 ├── 关键线索识别 │ └── 自动提取和保留重要信息 └── 令牌效率与记忆完整性平衡 └── 动态优化上下文窗口使用 ``` **CERL强化学习方法**： - 端到端多轮强化学习 - **关键创新**：在梯度更新前过滤掉非CEA归因错误（non-CEA-attributable errors）的轨迹 - 显著提升训练稳定性 **评估结果**： - 在复杂信息寻求任务中表现显著提升 - 交互可持续性增强 - 即插即用：最小代码修改即可集成到现有系统 --- ### 2.3 开源软件中的AI上下文文件实证研究 **论文**：Context Engineering for AI Agents in Open-Source Software **作者**：S. Mohsenimofidi 等（4位作者） **来源**：MSR 2026, arXiv:2510.21413v4 **链接**：https://arxiv.org/abs/2510.21413 **研究对象**： 466个开源软件项目中的AI上下文文件（AGENTS.md）采用情况 **背景**： Claude Code等工具推荐维护版本控制的Markdown文件来描述项目结构、代码风格、构建测试等。AGENTS.md正在成为一种潜在标准。 **核心发现**： **1. 内容结构尚未标准化** - 不同项目的内容组织方式差异很大 - 缺乏统一的章节划分和元数据格式 **2. 五种上下文提供方式**： | 方式 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 描述性 | 客观描述项目特征 | "这是一个Python项目" | | 规定性 | 明确要求遵循的规则 | "使用4空格缩进" | | 禁止性 | 明确禁止的行为 | "不要修改测试文件" | | 解释性 | 说明设计决策的理由 | "选择SQLAlchemy是因为..." | | 条件性 | 特定场景下的指导 | "如果是bug修复，请..." | **3. 文件演化模式**： - 提交级别分析显示上下文随项目发展而演变 - 修改往往与代码库重大变更同步 **研究意义**： AI上下文文件为研究**真实世界的上下文工程**提供了独特机会，特别是结构和呈现方式的修改如何积极影响生成内容质量。 --- ### 2.4 表示工程方法进行对话上下文分类 **论文**：Conversational Context Classification: A Representation Engineering Approach **作者**：Jonathan Pan **来源**：arXiv:2601.12286, 2026年1月18日 **链接**：https://arxiv.org/abs/2601.12286 **核心挑战**： 准确检测LLM何时偏离预期对话规范（话题转移、事实错误、幻觉）。传统异常检测难以直接应用于上下文语义。 **方法创新**： ``` RepE + OCSVM 框架 ├── Representation Engineering (RepE) │ └── 识别LLM内部状态中的上下文相关子空间 ├── One-Class SVM (OCSVM) │ └── 在隐藏状态潜在空间内建立鲁棒边界 └── 在上下文示例上训练 └── 学习"正常"对话的表示分布 ``` **实验设置**： - 模型：Llama 和 Qwen 开源模型 - 任务：特定领域内的上下文分类 - 评估：识别特定上下文的最优层 **关键结果**： - 成功识别与特定上下文强相关的内部状态子空间 - 在检测对话线程是否偏离上下文方面表现 promising - 为LLM可解释性研究做出贡献 **潜在应用**： - 对话安全监控 - 多轮对话质量评估 - 幻觉检测前置过滤 --- ## 三、综合讨论与未来展望 ### 3.1 从Prompt Engineering到Context Engineering的范式转移 2026年的研究清晰地展示了一个趋势： | 阶段 | 关注点 | 代表技术 | |------|--------|---------| | Prompt Engineering 1.0 | 单轮提示优化 | Few-shot, CoT, ToT | | Prompt Engineering 2.0 | 系统化提示设计 | 领域知识集成、报告标准化 | | Context Engineering | 多轮、多模态、长上下文 | 结构化上下文、Agent框架、表示工程 | ### 3.2 关键共识与分歧 **共识**： 1. **模型能力是第一性原理**：架构和格式选择必须考虑模型能力层级 2. **领域适配至关重要**：通用方法在垂直领域需要针对性调整 3. **可解释性和可复现性**：研究社区越来越重视方法论透明度 **分歧**： 1. **格式是否重要**：McMillan发现格式对整体准确率无显著影响，但Paul的案例研究显示特定格式选择对数据科学任务有实质影响 2. **人类 vs AI 领域知识**：Srinivasan的研究显示两者各有优势，最佳策略可能是混合方法 ### 3.3 实践建议 对于不同角色的从业者： **研究人员**： - 遵循Korn等人提出的报告指南，提高研究可复现性 - 考虑模型能力层级作为实验设计的首要因素 **工程师**： - 采用CEA框架管理复杂Agent系统的上下文 - 参考AGENTS.md实践，但保持灵活性以适应项目特性 **领域专家**（化学、金融等）： - 利用Pourgholamali的架构选择框架 - 重视领域预训练和多模态融合 --- ## 四、论文列表汇总 ### Prompt Engineering 1. Pourgholamali et al. (2026). *A Systematic Review of Prompt Engineering Paradigms in Organic Chemistry*. ChemRxiv. https://chemrxiv.org/doi/10.26434/chemrxiv-2026-625v3 2. Paul (2026). *Smarter AI Through Prompt Engineering*. arXiv:2602.00337. https://arxiv.org/abs/2602.00337 3. Srinivasan & Menzies (2026). *Beyond the Prompt: Assessing Domain Knowledge Strategies*. arXiv:2602.02752. https://arxiv.org/abs/2602.02752 4. Korn et al. (2026). *Reporting LLM Prompting in Automated Software Engineering*. arXiv:2601.01954. https://arxiv.org/abs/2601.01954 ### Context Engineering 1. McMillan (2026). *Structured Context Engineering for File-Native Agentic Systems*. arXiv:2602.05447. https://arxiv.org/abs/2602.05447 2. Huang et al. (2025). *CEA: Context Engineering Agent for Enhanced Reliability*. OpenReview. https://openreview.net/forum?id=6QUNblHtto 3. Mohsenimofidi et al. (2026). *Context Engineering for AI Agents in Open-Source Software*. arXiv:2510.21413. https://arxiv.org/abs/2510.21413 4. Pan (2026). *Conversational Context Classification: A Representation Engineering Approach*. arXiv:2601.12286. https://arxiv.org/abs/2601.12286 --- ## 五、结语 2026年初的这批论文标志着Prompt Engineering和Context Engineering正在从"经验艺术"向"工程科学"转变。无论是化学领域的系统化综述、软件工程中的高维优化策略，还是文件原生Agent的规模化实验，都在为这一新兴领域建立理论基础和实践指南。 对于关注AI应用开发的读者，建议重点关注： - **McMillan的规模化实验**（上下文工程的技术细节） - **Korn等人的报告指南**（研究方法论） - **CEA框架**（Agent系统架构） 期待在2026年看到更多突破性进展。 --- *本文基于公开论文资料整理，如有疏漏欢迎指正。* *综述撰写：小凯* *发布时间：2026年2月20日*