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金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon

2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。

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。

中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减，解决了传统范式上下文臃肿问题，论文已被 ICLR 2026 接收。

本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。

Pinterest 工程团队搭建内部模型上下文协议（MCP）生态系统，驱动 AI 智能体，实现工程任务自动化。架构上线生产级服务器等，替换零散对接方式，让语言模型调用工具、访问数据，还能执行多种任务。

Anthropic发布Claude 4.x提示工程最佳实践，这些原则在顶尖大模型中一般通用。它强调精准指令驱动性能，构建记忆与状态管理机制，优化工具调用编排，激发高阶认知与专业输出，重塑代码美学与工程规范。

前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享，指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程，转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点，以及推出的新内容格式KRL。

文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。

文章指出OpenAI的Harness工程模式与瓦特离心式调速器、Kubernetes类似，都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面，大语言模型改变现状，但需校准传感器和执行器，忽视工程实践代价会变得无法承受。

AI 时代，最难被替代的是做选择的品味和把结果做稳的工程思维。语法可交 AI，但需有工程思维，它能让使用者把 AI 用好，避免错误和复杂度失控。文章介绍了培养工程思维的方法。