人工智能智能体（AI Agent）的开发格局正在快速演变。当前，越来越多的组织正致力于部署复杂、自主的智能体来处理需要长期规划和多步骤执行的“长视野任务”。然而，这一雄心正面临一个关键瓶颈：上下文（Context）的...

近日，GitHub开源项目Acontext正式发布，这是一个专为自学习智能体设计的上下文数据平台。该平台旨在通过统一的上下文管理，解决当前AI代理在持续学习过程中面临的数据碎片化和上下文丢失问题。Acontext的核心价值在...

在AI编程工作流中，单纯依赖提示词工程已显不足，新兴的上下文工程正成为提升开发效率的关键技术。最新研究指出，成功的AI编程需要构建能自动为AI提供精准信息的系统架构，其核心在于将必需上下文（如CLAUDE.md、REA...

当前多智能体AI系统面临的核心瓶颈在于缺乏有效的共享记忆基础设施。尽管上下文工程通过‘在正确时间提供正确信息’提升了单智能体性能，但当多个智能体需要协同工作时，这种架构就会失效。最新研究提出‘内存工程’解决...

人工智能安全研究公司Anthropic最新发布了关于AI代理上下文工程的技术实践报告。该研究聚焦于在有限上下文窗口内优化令牌分配的核心挑战，提出通过系统指令、工具配置、数据筛选和对话历史的精准协同，实现推理效果...

近期，GitHub上的advanced-context-engineering-for-coding-agents项目提出了一种创新方法，通过核心上下文工程原则和频繁的意图压缩，使当前AI模型能够高效处理大规模、高复杂度的代码库。传统AI在庞大代码库中难以...

谷歌开发者博客最新发布的Gemini Embedding技术引发行业广泛关注，该技术通过增强检索增强生成（RAG）和上下文工程能力，为AI模型理解复杂语义关系提供了新范式。官方博文详细介绍了其多模态嵌入特性，支持文本、图...

LangChain最新发布的技术指南《智能体上下文工程》深入剖析了Agent开发中的核心环节——上下文工程。该指南不仅系统阐述了上下文工程在智能体架构中的关键作用，还详细介绍了当前业界主流的实现模式及具体应用方案。作...