AI工程術語拆解 · 觀念圖

AI工程有哪些，差異一次看懂

從提示工程到圖結構工程，這五種AI工程不是新一代取代舊一代，而是一層包一層，舊的成為新的「零件」，越外層管的範圍也越大。

FIGURE 01 · Graph Engineering是什麼樣子

Graph Engineering怎麼拆解流程，以客訴處理為例

一般步驟 平行步驟 判斷關卡 真人檢查點
收到客訴單 查訂單紀錄 查會員資料 判斷緊急度 判斷關卡 分流判斷 要送帳務／濫用檢舉／一般回覆 轉交帳務部門 轉交濫用檢舉 一般客服回覆 繼續流程 結束 結束 草擬回覆 真人檢查點 真人審核 HUMAN CHECKPOINT 寄出 這幾步沒有先後， 可以同時進行 由AI判斷走哪條線， 最容易出錯、要盯緊 等人簽核期間， 系統不用一直掛著空等
入口收到客訴單
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↓ 這三步沒有先後，可以同時進行 ↓
查訂單紀錄
查會員資料
判斷緊急度
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判斷關卡分流判斷要送帳務／濫用檢舉／一般回覆
由AI判斷要走哪條線，也是最容易出錯、要盯緊的地方。
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分成三條路徑
轉交帳務部門交付後結束
轉交濫用檢舉交付後結束
一般客服回覆繼續流程 ↓
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草擬回覆
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真人檢查點 · HUMAN CHECKPOINT真人審核
等人簽核期間，系統不用一直掛著空等。
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寄出
FIGURE 02 · AI工程比較

五種AI工程逐層拆解

5
圖結構工程
Graph Engineering
約2026下半
管什麼多個步驟誰先誰後、誰能一起做、進度怎麼往下傳。
被誰逼出繞圈只能一件一件做，一出錯就整批重來，記憶又脆弱。
做不好無法平行、無法暫停，事後也無法追查。
4
迴圈工程
Loop Engineering
約2026年中
管什麼讓一個AI自己反覆跑：觀察→動手→驗證→修正。
被誰逼出就算工具齊全，還是要人一直盯著、一直下指令。
代表例子卡帕西（Andrej Karpathy）的實驗專案autoresearch，讓AI整晚自己跑實驗。
做不好沒完沒了地重試，忘了檢查對錯。
3
駕馭工程
Harness Engineering
約2026年初
管什麼給AI工具、沙箱、安全護欄、監控這整套外圍。
被誰逼出光給對資料，AI還是不會真的動手把事做完。
做不好AI越權亂改檔案，違反團隊規矩。
2
情境工程
Context Engineering
約2025年中
管什麼這次要餵哪些資料給AI。
被誰逼出一句話問不完，模型得先看過對的文件與前文。
關鍵人物Shopify執行長路特克（Tobi Lütke）、AI學者卡帕西（Andrej Karpathy）。
做不好漏看關鍵檔案，或被雜訊淹沒。
1
提示工程
Prompt Engineering
約2022年
管什麼這句話怎麼問。
起點約2022年ChatGPT問世，一切的最裡層從這裡開始。
做不好答非所問，格式也亂掉。