重新发一下 
当今世界，AI 正在以一种匪夷所思的速度发展，工具多的眼花缭乱，从 prompt 技巧到 RAG，从 agent 到 MCP，到如今的 harness，这些“名词”混乱到让人感到焦虑，每一波浪潮都在说自己是“真正的答案”，上一波就被理所当然的贬为“过时的东西”。 
我认为，看懂这条时间线比学会任何一个工具都要重要。这篇文章想做的，是沿着时间线把每一波浪潮拆开：当时人们遇到了什么问题？根源是什么？解决它的过程中又出现了什么新问题？最后回到一个根本性的问题——作为 AI 使用者，我们该如何在这片工具废土里找到适合自己的路？ 
2022：Prompt Engineering 初露锋芒
2022 年 1 月，Google Brain 的 Wei 等人发表了 Chain-of-Thought ，证明了一个在现在来看就是废话的问题：如果你让模型把推理步骤一步一步写出来，他在多步问题上的表...