以下为个人观点，并由AI辅助整理
AI 应用层的很多讨论，看似在谈工具使用技巧，实则逐步揭示一个更本质的事实：
我们并不是在学习如何“使用 AI”，而是在学习如何把人类原本隐性的认知组织能力显式化、结构化，并交给机器执行。
本文从 Prompt engineering、Context engineering 与协议标准出发，探讨 AI 应用的底层逻辑，以及“碳基 Agentic RAG”在当前阶段的角色。
一、Prompt、Context 与协议：AI 使用的三大基础结构
在应用层，AI 的高效使用建立在三个核心要素之上：
- Prompt engineering：把意图说清楚
- Context engineering：把信息组织好
- 协议与标准：让能力可复用、可扩展
这三者并非 AI 时代的新发明，而是人类长期组织经验的技术化呈现。
1. Prompt engineering：表达结构的显式化
Prompt engineering 的核心并非“技巧”，而是：
将模糊目标转化为结构化表达，把事情说清楚。
在人类协作中，这种能力一直存在：需求文档、技术方案、法律条文、论文摘要——它们的共同本质是把想法转化为可执行的表达。
AI 的特殊之处在于：
- 它不会自动补全未说明的前提
- 但会严格执行已经给出的指令
因此 Prompt engineering 本质上是在减少歧义，强化结构。这并非教模型思考，而是迫使人类的思考过程变得可表达、可传递。
很多时候，不是 AI 能力不足，而是使用者自己都没想清楚。就像定好的框架模板、方案模板、代码规范一样，当你被要求按照某个结构来表达时，反而会发现自己原本没思考完善的地方。Prompt 模板的价值，正在于此。
2. Context engineering：信息组织与注意力管理
如果 Prompt 解决“如何表达”，Context 解决的是“提供哪些信息”。
Context engineering 的本质是各种来源知识的组织管理，目的是让模型能够抓住重点。
一个关键现实是：
上下文越长，并不必然带来更好的效果。
有些人认为只要上下文足够长，Agent 就能记住所有往事。但实际情况是：上下文内容越多，模型的注意力越分散，关键信息更容易被埋没，检索难度也会增加。
这就造成一个悖论：你塞入足够多的上下文，本意是让模型记住更多信息，结果却可能导致模型难以抓住重点。
因此，上下文的核心并非“数量”，而是信噪比。
上下文与 RAG、Prompt 的关系
- 上下文决定了能记住多少事情
- RAG 与 Prompt 决定了能否抓住重点
两者并不冲突，反而相辅相成。如果单纯扩大上下文就能解决问题，那往往是因为任务本身不复杂，刚好能通过记忆解决而已。
Context engineering 的主要目标是：筛选、压缩、排序、聚焦。无论是传统的 RAG 语义搜索，还是知识图谱、索引文件等方式，都是为了能快速且尽可能精确地抓住重点。
其中一个容易被忽略的事实是：
在信息充足或过载的情况下，删除信息往往比增加信息更重要。
在模型的注意力机制下，“可能有用”的信息常常会成为噪声。真正的能力体现在识别什么不应该进入上下文。
3. 协议与标准：可复用能力的形成
当 Prompt 与 Context 被反复验证后，下一步自然是将其固化为可复用的结构。于是形成了大量协议与标准：
文档与约定
- AGENTS.md / SYSTEM.md / PROJECT.md
- Prompt 模板库与 DSL
- 目录结构与知识库规范
- 输出格式协议（JSON schema / Markdown schema）
能力封装
- Skills / Toolkits / Function calling contracts
- 工具描述与注册协议
- Workflow 模板 / Agent playbooks
跨系统协作
- MCP（Model Context Protocol）
- A2A（Agent-to-Agent communication）
- 工具市场与插件标准
为什么需要这些协议？
这些协议的出现，本质上是为了三个目标：
1. 让 AI 更容易理解
写好了协议和规范，AI 才能高效理解。就像 AGENTS.md 这样的标准，从目录路径、文件命名到内容结构都有明确定义，模型不需要每次都去猜测和适应。
2. 提升复用效率
写好了才能被复用。经过验证的 Prompt、Context 结构、工作流一旦固化为标准，就可以在不同场景、不同项目中直接使用，避免重复劳动。
3. 减少适配成本
写好了 AI 才不用不断适配。统一的协议意味着工具、Agent、模型之间可以无缝协作，而不需要为每个新场景都重新设计交互方式。
这些现象与人类历史上的标准化进程一致：Word 文档格式、PDF 标准、API 规范、编程语言标准、RFC 协议——本质上都是为了效率和复用，让已验证的最佳实践可以被广泛采用。
标准的出现，是为了复用已被验证的思考方式，同时也是抢占先发优势的体现。
二、体系演进：从对话技巧到认知基础设施
当 Prompt、Context 与协议逐渐稳定，AI 使用开始从“对话技巧”转向“系统设计”。这意味着一个重要转变：
从单次对话 → 持续运行的认知系统
1. 从提问能力到流程设计
早期关注如何写 prompt、如何补充上下文。下一阶段更关注：
- 任务如何拆解
- 何时检索、何时停止
- 信息何时进入上下文
- 结果如何验证与迭代
AI 开始被纳入持续运行的工作流，而不再只是回答单个问题。
2. 上下文从窗口走向分层记忆
随着应用复杂度提升，上下文将逐渐分层：
- 短期：当前任务上下文
- 中期：会话与项目记忆
- 长期：知识库与组织经验
Context engineering 将从文本拼接演化为记忆管理与信息分层。
3. 协议从模板走向生态
随着工具与 Agent 数量增长，模型不再孤立运行，工具不再单点集成，Agent 开始协作。协议将逐渐承担：
- 工具互操作
- Agent 协作
- 数据与消息统一
- 任务分发与接力
可以将其理解为认知层的协议栈雏形。
4. 人类角色的逐步迁移
随着自动化增强，检索、上下文压缩、工作流将越来越多地自动完成。人类的主要职责将集中在：
- 目标设定
- 价值判断
- 结果评估
角色从操作执行逐渐转向系统设计与监督。
三、碳基 Agentic RAG：人机协作的持续形态
在当前阶段，一个明显现象已经出现：同一模型，不同使用者的产出质量差异显著。
差异主要来自：信息筛选能力、重点提炼能力、目标判断能力、上下文控制能力。
因此可以得到一个更精确的描述：
高效使用 AI 的人，本质上扮演着“碳基 Agentic RAG”的角色。
1. 为什么是 Agentic RAG
传统 RAG 强调检索。但现实中的人类角色还包括：
- 判断是否需要检索
- 决定检索范围
- 删除无关信息
- 调整策略
- 评估结果可信度
这已经属于 Agent 的决策层职责，而非简单的检索增强。
2. 当前的职责分配
当前常见的协作模式是：人类承担策略层，模型承担执行层
| 人类（碳基 Agent） | 模型 |
|---|---|
| 目标判断 | 文本生成 |
| 信息筛选 | 信息组合 |
| 上下文压缩 | 局部推理 |
| 结果评估 | 表达与展开 |
这种分工并非单纯的过渡期结构。即使在 AI Agent 技术高度成熟后，涉及复杂目标设定、价值权衡、战略决策的场景中，人类的策略层角色仍将长期存在。
真正的变化在于：
- 部分策略层职责将逐步自动化（如常规信息筛选、标准化上下文压缩）
- 人类策略层的重心将上移（从操作性决策转向更高层次的目标与价值判断）
因此，“碳基 Agentic RAG”更准确的定位是：
在 AI Agent 成熟过程中的一个阶段性形态，同时也是人机协作中人类角色的长期组成部分。
3. 能力差距的放大效应
信息筛选、结构表达、上下文控制、重点判断——这些能力长期存在且一直是核心竞争力。
AI 并未创造这些能力，而是：
让这些能力的应用场景变得更广泛，使用频率更高，反馈周期更短，从而使能力差异更快显现。
过去，这些能力的差异主要在特定岗位中体现。现在，它们直接决定了每个人使用 AI 工具的效果。
四、回到本质：认知结构的外化
综合上述讨论，可以得到更严谨的结论：
- Prompt engineering：显式化表达结构
- Context engineering：显式化信息筛选与注意力管理
- 协议与标准：显式化经验与协作方式
- 碳基 Agentic RAG：显式化人机协作中的人类决策职责
这些现象共同指向一个核心变化：
隐性认知 → 显性结构
过去：
- 思考存在于个体经验
- 经验存在于组织实践
- 共识存在于文化、流程与既有协议（如 HTTP、RPC）
现在：
- 思考写入 Prompt
- 经验写入 Context
- 共识写入面向 AI 的新协议层
AI 并未改变理性的本质，而是改变了理性的表达方式与传递机制。
最终总结
在当前阶段，模型擅长计算与生成，人类擅长目标设定与价值判断。
AI 应用的核心，不是替代思考，而是：
将人类的认知组织能力转化为可被机器执行的结构。
这正是 Prompt、Context、协议与碳基 Agentic RAG 共同指向的本质——人类认知的显式化与结构化。而掌握这一转化能力的差异，正在成为 AI 时代生产力差异的核心来源。