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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。

3月4日凌晨，阿里Qwen团队技术负责人林俊旸宣布离职，同一天Qwen后训练负责人郁博文也正式离职。阿里刚开源Qwen 3.5小尺寸模型获马斯克点赞，此时核心团队出走引发关注。林俊旸离职或因团队分拆、管理范围缩小及“开源”与“闭源”的矛盾。

人类手部结构和功能复杂，将其能力复刻到机器人身上是梦想，由此衍生出“灵巧手”方向。但多数“灵巧手”存在不足，世界机器人大会上一款“灵巧手”表现出色。灵巧智能选择柔性传动，其产品DexHand021 Pro优势明显，未来将提升感知和智能水平。

具身智能行业数据是关键卡点，海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念，搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资，成立4个月订单近亿元，从工业场景切入，规划了三阶段发展路径。

普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。

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