提示工程作为大语言模型与人类交互的核心语义界面，已从启发式指令演变为系统性交叉学科。为厘清领域内的 术语冲突与本体碎片化问题，引入科学知识图谱与文献计量学分析工具进行演进路径剖析具有重要价值。通过宏观梳理提示 工程的基础分类体系与核心技术范式，深度探讨基于大模型赋能的图谱自动化构建机制。结合科学映射工具解析自 2020 年 以来的前沿演化拓扑，揭示了底层认知架构从单向链式思维向多维网状推理的跃迁，以及向代理式（Agentic）工作流与上 下文工程转移的系统性重构。最终阐述自动化提示优化、安全导向设计及全态长期记忆等未来演进趋势，旨在为自适应认知 系统的结构化研发提供参考。 关键词：提示工程；知识图谱；大语言模型；文献计量分析；代理工作流；认知架构