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Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
壁垒在上下文，不在模型
特赞科技发布企业级智能体系统 GEA，推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制，企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层，有独特的推理和执行模式，已在多家企业部署。
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
上下文工程的精髓在于删除？
Hugging Face工程师Philipp Schmid整理分享，Manus团队重写五次代理系统，发现删代码比加功能好。AI模型存在‘上下文腐败’问题，Manus给出清理上下文、避免共享大脑、精简工具等解决办法。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
Vercel 开源 Bash 工具：基于本地文件系统的上下文检索
Vercel开源bash - tool，为AI智能体提供Bash执行引擎，让其通过shell命令在文件夹操作获取上下文，有三大核心操作，部署灵活，可节省token，贴合Unix工作流，或影响未来AI开发系统处理本地上下文方式。
Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈，指出关键在上下文供给能力，围绕信息完备性等五维度，介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境，强调构建上下文体系重要性。