当前 AI 应用开发领域，不少开发者陷入 “唯模型论” 误区 —— 认为只要选用顶尖大模型，就能打造出高适配的 AI Agent。但实际落地中，大量应用因 “指令模糊”“信息缺失” 导致 AI 回复偏离用户需求。本质上，Prompt（提示词）是 AI 的 “行动指南”，Context（上下文）是 AI 的 “决策依据”，二者的协同质量，才是决定 AI Agent 实用性的核心。本文结合 20+AI 应用开发经验，从概念拆解、工具落地、实战案例到优化体系，系统讲解如何做好 Prompt 与 Context 协同，并基于 dify 平台给出低代码实操方案，助力开发者打造精准响应的 AI 应用。
一、Prompt 与 Context：AI Agent 的 “行动指南” 与 “决策依据”
1. 核心概念：从定义到实战分类
（1）Prompt：不止是 “指令”，更是 “任务框架”
Prompt 并非简单的 “提问话术”，而是包含任务目标、约束规则、输出格式、思考引导的完整框架。按功能可分为三类，每类对应不同开发场景：
• 基础指令型：明确 AI 的核心任务，适用于简单场景。例：“以电商客服身份，用 50 字内解答用户的物流问题”—— 适用于新手开发者快速搭建基础客服功能。 • 引导思考型：拆解复杂任务，引导 AI 分步推理，适用于专业场景。例：“用户询问‘空调耗电量’，请先从知识库提取该型号空调的功率参数，再根据‘耗电量 = 功率 × 使用时长’公式计算，最后用口语化说明”—— 解决 AI 直接回复 “无法计算” 的问题。 • 约束输出型：限定回复边界，避免 AI “答非所问”，适用于合规场景。例：“仅基于提供的《手机保修政策》解答问题，若超出范围，回复‘该问题需联系人工客服’，禁止编造信息”—— 防止 AI 生成错误保修承诺。
（2）Context：不止是 “历史对话”，更是 “多源信息池”
Context 是 AI 处理请求时可调用的所有外部信息，按来源可分为三类，直接影响 AI 回复的精准度：
• 用户主动提供的 Context：用户明确给出的信息，如 “我的订单号是 12345”“我买的是冰箱 BCD-218”—— 这类信息是 AI 定位问题的核心，需确保不遗漏关键字段。 • 系统自动采集的 Context：应用后台自动获取的信息，如用户设备型号（手机 / 电脑）、当前时间（是否在大促期）、地理位置（是否支持本地售后）—— 例：外卖 AI 应用可通过地理位置 Context，优先推荐 “3 公里内商家”。 • 工具调用获取的 Context：AI 调用外部工具（API、数据库）返回的结果，如调用物流 API 获取的 “包裹当前位置”、调用 CRM 系统获取的 “用户会员等级”—— 例：会员客服 AI 可通过会员等级 Context，自动提供 “优先售后通道”。
2. 协同逻辑：简单流程下的核心原则
Prompt 与 Context 的协同，本质是 “让 AI 在明确规则下，用精准信息解决问题”。简化后的协同流程如下：
从流程可见，核心原则有二：
• Context 为 Prompt 服务：所有 Context 必须与 Prompt 的任务目标相关。例：开发股票查询 AI 时，“用户历史对话里的天气咨询” 与 “股票分析” 无关，无需加入 Context，避免干扰 AI 判断。 • Prompt 要 “调用” Context：Prompt 中需明确让 AI 使用 Context。例：若仅传 “用户订单 12345” 的 Context，却写 “解答物流问题” 的 Prompt，AI 可能回复通用话术；需改为 “基于订单 12345 的物流信息，解答用户的延迟问题”，AI 才会主动使用 Context。
3. 三大开发误区：90% 新手都会踩的坑
（1）误区 1：Prompt “话术堆砌”，无明确结构
新手常写 “大段文字 Prompt”，例：“你是客服，要友好，要专业，要解答物流、订单、售后问题，用户问什么就答什么，别扯别的”—— 这类 Prompt 无任务优先级、无输出格式，AI 回复易混乱。正确做法：按 “身份定位 + 任务范围 + 输出要求” 结构化编写，例：“身份：电商客服；任务：优先解答物流问题，其次是订单问题；输出：用‘您好，您的 XX 问题’开头，50 字内结束，不提及售后（售后需转人工）”。
（2）误区 2：Context “越多越好”，冗余信息干扰
某开发者为客服 AI 配置 “保留 10 轮历史对话”，当用户第 8 轮问 “冰箱保修” 时，AI 还会参考前 7 轮的 “空调咨询” 内容，导致回复中混入 “空调保修政策”。正确做法：按场景设 Context 保留轮次 —— 客服场景 3-5 轮、医疗问诊 5-8 轮、复杂任务（如代码开发）8-10 轮，且自动过滤与当前任务无关的历史信息。
（3）误区 3：Prompt 与 Context “脱节”，信息白传
某外卖 AI 应用中，开发者传了 “用户地址在朝阳区” 的 Context，却写 “推荐好吃的餐厅” 的 Prompt，AI 推荐了 “海淀区热门餐厅”—— 原因是 Prompt 未让 AI 使用 “地址 Context”。正确做法：Prompt 中用 “基于 XX 信息” 明确调用，例：“基于用户地址（朝阳区），推荐 3 家评分 4.5 以上的外卖餐厅，按距离从近到远排序”。
二、Dify 平台：低代码实现 Prompt 与 Context 协同
Dify 作为开源 AI 应用开发平台，无需复杂编码，就能通过可视化操作实现 “Context 分层管理、Prompt 动态适配、流程自动化协同”。以下从 “基础配置→进阶优化→复杂流程” 分步讲解实操方法。
1. Context 分层管理：3 步精准控制信息边界
Dify 将 Context 分为 “对话、知识库、工具” 三类，每类都有可视化配置入口，新手 10 分钟就能上手：
（1）对话 Context：控制历史信息保留
• 操作步骤：进入 Dify 应用→左侧 “设置”→“上下文配置”→“对话上下文” • 设 “保留轮次”：客服应用填 “5”，避免冗余；医疗应用填 “8”，保留完整症状描述。 • 开 “自动过滤无关信息”：勾选后，Dify 会根据当前用户问题，自动剔除历史对话中无关内容（如用户之前问的 “优惠券”，当前问 “物流”，则过滤 “优惠券” 对话）。 • 实战例：用户第 1 轮问 “优惠券怎么用”，第 3 轮问 “我的快递到哪了”，Dify 仅保留第 2-3 轮与 “快递” 相关的对话，AI 回复更聚焦。
（2）知识库 Context：让 AI 调用领域知识
• 操作步骤：左侧 “知识库”→“新建知识库”→上传文档（支持 PDF/Word/TXT）→“文档处理” • 设 “分块大小”：产品手册类文档分 “500 字 / 块”，确保信息完整；FAQ 类分 “200 字 / 块”，方便快速检索。 • 设 “检索阈值”：填 “0.7”（0-1 之间），低于 0.7 的知识库片段（相关性低）不传入 Context，避免干扰。 • 实战例：上传《冰箱保修政策》后，用户问 “冰箱保修多久”，Dify 自动检索知识库中 “保修期限” 片段（相关性 0.92），作为 Context 传给 AI，无需开发者手动写 Prompt。
（3）工具 Context：自动接收外部工具结果
• 操作步骤：左侧 “工具”→“新建工具”→选 “API 调用”→填 API 地址（如物流查询 API）→“参数配置” • 设 “返回结果存储”：勾选 “存入工具上下文”，工具返回的 “物流状态、预计送达时间” 会自动作为 Context。 • 设 “触发条件”：选 “用户提问包含关键词时触发”（如 “快递”“物流”“单号”），避免无意义调用。 • 实战例：用户说 “查订单 12345 的物流”，Dify 触发物流 API，返回 “包裹在杭州中转，预计明天送达”，该结果自动作为 Context，AI 可直接用它回复用户。
2. Prompt 工程：可视化设计 + 动态适配
Dify 的 “提示词编辑器” 支持 “模块化拆分 + 变量调用”，解决传统 Prompt “静态指令无法适配多场景” 的问题，具体分两步：
（1）模块化 Prompt 拆分：3 部分构建完整框架
在 “提示词编辑器” 中，将 Prompt 拆为 “系统指令、Context 变量、用户问题” 三部分，每部分独立配置：
• 系统指令：固定的规则约束，例：“身份：家电客服；语气：友好口语化；禁止：编造保修政策，超出知识库范围需转人工”。 • Context 变量：用 {{变量名}}调用 Context，例：“参考知识库中的 {{保修政策片段}} 和工具返回的 {{订单物流信息}}”。• 用户问题：固定变量 {{user_input}}，自动获取用户当前提问。• 最终拼接效果：系统指令 + Context 变量 + 用户问题，形成动态 Prompt，例：“身份：家电客服；语气：友好口语化；禁止：编造保修政策... 参考知识库中的 {{保修政策片段}}... 解答用户问题：{{user_input}}”。
（2）Prompt 测试与迭代：用 Dify 工具快速优化
Dify 的 “测试面板” 支持多轮测试，无需上线就能验证 Prompt 效果，步骤如下：
1. 进入 “测试面板”，模拟用户提问（如 “冰箱 BCD-218 保修多久”）。 2. 查看 AI 回复：若回复中未提及 “BCD-218 型号的具体保修期限”，说明 Prompt 未让 AI 使用 “型号 Context”。 3. 优化 Prompt：在系统指令中加 “必须参考用户提供的产品型号，从知识库提取对应保修信息”。 4. 再次测试：AI 会主动关联 “BCD-218” 型号，从知识库中找到该型号 “整机保修 3 年，压缩机保修 10 年” 的信息，回复精准度提升。
3. 复杂流程编排：用工作流实现自动化协同
对于 “多步骤任务”（如个税计算、智能问诊），Dify 的 “工作流” 模块可通过拖拽组件，实现 “Context 获取→Prompt 拼接→AI 推理” 的自动化，以 “智能财税助手” 为例，简化流程如下：
• 实操要点：在 Dify 工作流中，每一步都可设置 “条件判断”，例：若 API 返回 “无收入数据”，则自动触发 “Prompt：请提供您的月薪和专项扣除信息”，无需人工干预。
4. 新增：Prompt 与 Context 协同优化方法论
基于 10 + 行业应用经验，总结出 “三步优化法”，解决 90% 的精准度问题：
1. 定位问题根源：当 AI 回复不准时，先查 “Context 是否缺失” 还是 “Prompt 未调用 Context”—— 例：用户问 “我的洗衣机漏水”，AI 回复通用方法，查 Context 发现 “未获取洗衣机型号”（Context 缺失），需加 “调用产品查询 API 获取型号” 步骤。 2. 量化优化目标：设定可衡量的指标，例：“客服 AI 回复准确率从 70% 提升到 90%”“用户重复提问率从 30% 降到 10%”。 3. 闭环迭代：用 Dify 的 “日志分析” 模块，每周统计 “回复不准的案例”，按 “Context 缺失”“Prompt 问题” 分类优化，形成 “收集→分析→优化→验证” 的闭环。
三、实战案例：打造家电品牌高精准客服 AI（2500 字扩展版）
以某家电品牌 “美的客服 AI” 开发为例，详细讲解从 0 到 1 的落地过程，重点补充 “知识库细化”“Context 触发条件”“Prompt 多场景适配” 等实操细节：
1. 前期准备：明确需求与信息梳理
• 核心需求：解答用户 “产品咨询（功能 / 参数）、故障排查、保修政策、物流查询”4 类问题，准确率≥90%，人工转接率≤10%。 • 信息梳理： • 知识库：收集美的全系列家电的 “产品手册（按型号分类）、故障排查指南（按问题类型分类）、保修政策（按产品类型分类）”。 • 工具：对接 “美的订单系统 API”（查订单信息）、“顺丰物流 API”（查物流）、“产品数据库 API”（查型号参数）。
2. 分步落地：Dify 配置细节
（1）知识库搭建：按 “场景 + 关键词” 细化
• 新建 3 个知识库：“产品参数库”“故障排查库”“保修政策库”。 • 文档处理： • “产品参数库”：按 “冰箱 / 空调 / 洗衣机” 分类上传手册，每篇文档打 “型号标签”（如 “冰箱 - BCD-218”），分块大小设 “300 字 / 块”（方便按型号检索）。 • “保修政策库”：按 “整机保修 / 核心部件保修” 拆分内容，打 “产品类型标签”（如 “空调 - 整机”“洗衣机 - 压缩机”）。 • 测试检索：搜索 “BCD-218 耗电量”，能精准返回该型号 “日耗电量 0.5 度” 的片段，检索阈值设为 0.75。
（2）Context 配置：精准触发工具与过滤信息
• 对话 Context：保留 5 轮，开 “自动过滤无关信息”—— 例：用户先问 “空调怎么开”，再问 “冰箱保修”，自动过滤 “空调” 相关对话。 • 工具 Context： • “订单系统 API”：触发条件设 “用户提问包含‘订单号’‘购买’‘物流’”，返回字段选 “订单号、产品型号、购买时间”，存入 Context。 • “产品数据库 API”：触发条件设 “用户提问包含‘型号’‘参数’‘功能’”，返回字段选 “型号、参数、上市时间”。 • 测试工具调用：用户说 “我的订单号 12345，查物流”，Dify 自动调用 “订单 API” 获取 “产品型号：冰箱 BCD-218”，再调用 “物流 API” 查该订单物流，两个结果都存入 Context。
（3）Prompt 设计：多场景动态适配
在 “提示词编辑器” 中，按 “问题类型” 设计差异化 Prompt，用 “条件判断” 实现自动切换：
• 若用户问题含 “参数 / 功能”：Prompt 为 “身份：美的产品顾问；参考 {{产品数据库 API 结果}} 和 {{产品参数库片段}}，用简洁语言解答 {{user_input}}，不提及故障和保修”。 • 若用户问题含 “故障 / 漏水 / 不制冷”：Prompt 为 “身份：美的售后工程师；先从 {{产品型号}} 匹配 {{故障排查库片段}}，给出 3 步以内的排查方法，若排查无效，回复‘建议联系售后 400-889-9315’”。 • 若用户问题含 “保修 / 维修”：Prompt 为 “身份：美的客服；基于 {{购买时间}} 和 {{保修政策库片段}}，明确告知 {{产品型号}} 的保修期限，禁止模糊表述（如‘大概 3 年’）”。
3. 测试优化：从 75% 到 92% 的准确率提升
• 首轮测试（未优化）： • 问题 1：“BCD-218 保修多久”——AI 回复 “美的冰箱整机保修 3 年”（未提压缩机 10 年，Prompt 未明确 “核心部件”）。 • 问题 2：“洗衣机漏水”——AI 回复 “检查排水管”（未问型号，Context 缺失，无法匹配具体排查方法）。 • 优化措施： • 针对问题 1：在保修类 Prompt 中加 “需分别说明整机和核心部件保修期限”。 • 针对问题 2：在故障类 Prompt 中加 “若未获取产品型号，先回复‘请提供您的洗衣机型号，方便精准排查’”。 • 优化后测试：准确率从 75% 提升到 92%，人工转接率从 18% 降到 8%，达到预期目标。
四、进阶优化：从 “能用” 到 “好用” 的 5 个关键技巧
1. Context 时效性管理：避免 “用旧信息回复”
• 问题：知识库中 “保修政策” 更新后，AI 仍用旧政策回复。 • 解决方案： • 在 Dify “知识库” 中，开启 “文档更新提醒”，每季度检查一次政策类文档。 • 对 “物流、天气” 等实时性强的工具 Context，设 “缓存时间”（如 10 分钟），超过时间重新调用 API 获取最新数据。
2. Prompt 场景化适配：应对不同用户与时段
• 针对 “新用户 / 老用户”：在 Prompt 中加 “若用户是新用户（按注册时间判断），回复时多补充‘产品使用基础步骤’”。 • 针对 “大促时段”：在 Prompt 中加 “618 / 双 11 期间，优先解答‘物流延迟’‘订单修改’问题，回复开头加‘大促期间订单较多，您的问题解答如下：’”。
3. 成本控制：平衡性能与开销
• 模型选择：简单任务（如参数查询）用 “Llama 3 8B” 轻量模型（调用成本 0.001 元 / 次），复杂任务（如故障诊断）用 “GPT-4”（0.01 元 / 次）。 • Context 优化：对话 Context 保留轮次从 5 轮降到 3 轮，知识库分块大小从 300 字调到 500 字（减少检索次数），每月调用成本降低 40%。
4. 合规性保障：避免 Context 泄露与 Prompt 越界
• Context 安全：在 Dify “设置” 中，勾选 “敏感信息过滤”，自动屏蔽 Context 中的 “手机号、身份证号”，避免泄露。 • Prompt 约束：在系统指令中加 “禁止讨论政治、宗教内容，禁止提供医疗诊断建议（仅家电相关）”，若用户提问越界，回复固定话术 “该问题不在服务范围内”。
5. 用户反馈闭环：持续提升体验
• 在 AI 回复末尾加 “若本次解答有帮助，请回复‘1’；若需优化，请回复具体问题”。 • 每周导出 Dify “用户反馈日志”，对 “回复不精准” 的案例分类优化： • 例：用户反馈 “说‘空调不制冷’，AI 让我查排水管”—— 分析发现 Context 中 “未获取空调型号”，优化 Prompt，让 AI 先问型号再排查。
结语
在 AI 应用开发中，“大模型是基础，Prompt 与 Context 是灵魂”。很多开发者花大量时间调试模型参数，却忽略了 “让 AI 拿到精准信息、明确行动规则” 这一核心。Dify 平台通过 “分层 Context 管理、可视化 Prompt 设计、自动化流程编排”，让新手也能快速掌握二者的协同技巧，无需复杂编码就能打造高精准的 AI Agent。
未来，随着大模型 “上下文理解能力” 的提升，Prompt 可能会更简洁（如仅用 “解答用户问题” 就能触发精准响应），但 “以用户需求为核心，控制信息输入与规则引导” 的逻辑不会变。开发者可基于本文的方法，结合具体场景持续迭代 —— 比如在医疗 AI 中，优化 Context 的 “症状信息完整性”；在教育 AI 中，优化 Prompt 的 “思考引导深度”—— 让 AI Agent 真正从 “能回复” 变成 “能解决问题” 的实用工具。
