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上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
微软：81% 企业考虑增设 AI 岗位，未来员工会成为智能体的老板
微软发布报告显示，中国企业对 AI 应用认知转变，84%企业决策者将重新评估 AI 影响，81%企业考虑增设 AI 岗位。企业落地 AI 有三阶段，智能体以“数字员工”角色进入企业，员工与 AI 关系重要。
Gemini 2.5 Pro 负责人：最强百万上下文，做好了能解锁很多应用场景
谷歌DeepMind长上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5长上下文技术。他认为长上下文能革新产品交互，与RAG协同，未来千万级token上下文将成标配，但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。
全球95%企业AI惨败？MIT报告引硅谷恐慌！90%员工偷用ChatGPT续命
MIT报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出，95%企业AI试点项目失败，但90%员工用ChatGPT等个人AI工具办公。消费级工具因灵活易用胜企业级，企业应向员工学习，与供应商合作。摩根士丹利报告称AI可为企业省成本。
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。
Snowflake：企业对AI投资回报率高达41%
全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告，对9个国家超500人企业调查发现，已部署生成式AI企业平均ROI达41%，应用广泛但面临数据挑战，不同行业和区域表现有差异，多数企业计划增预算。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
大模型年中报告：Anthropic 市场份额超 OpenAI，开源模型企业采用率下降
本文基于年中报告指出，当前模型API支出翻倍，企业重心转向模型推理。Anthropic市场份额超OpenAI，开源模型企业采用率下降。代码生成成热门场景，企业换模型重性能，AI支出从训练转推理。
老黄呼吁所有企业「养虾」当天，阿里正规军入场，「悟空」把路铺平了
2026年初，OpenClaw火了，黄仁勋呼吁企业制定相关战略，但它存在环境依赖复杂等问题，企业不敢用。阿里发布企业级AI原生工作平台「悟空」，解决企业安全、工作流耦合和规模化等问题，被阿里重点布局。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。