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什么样的领导值得追随？——AI的上下文工程与卓越领导力
在组织与个人的成长中，领导力始终是决定方向的关键。但真正值得追随的领导，并不只是拥有权力或资源，而是能在复杂语境中创造清晰、建立信任，并引导团队走向更高的标准。本文尝试从 AI 的上下文工程出发，探讨卓越领导力的本质。
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AI Agent为啥有时听不懂？问题出在上下文工程
AI 助手为何常常“健忘”或“答非所问”？问题不在算法本身，而在于它如何管理对话历史与指令的“上下文工程”。本文深入剖析这一关键机制，揭示其在智能交互中的核心地位，并提供优化思路，助你理解 AI Agent 背后的真正逻辑。
ACE框架万字深度解析：重塑LLM自我改进的上下文工程范式
随着大模型从“能用”走向“好用”，上下文工程成为提升智能体能力的关键变量。本文围绕ACE框架展开万字深度解析，系统梳理其在Agent自我改进中的结构优势与工程价值，帮助产品人、AI开发者构建更具可控性与演化能力的智能系统。
测Manus 1.5：丝滑，超预期，Manus独特上下文工程的一次关键展示
为什么说Manus 1.5是“上下文工程”的关键一役？不是因为它能画图、记笔记，而是因为它能“持续理解你”。本文试图打破“AI=单轮问答”的认知惯性，从任务链构建、语境保持到多Agent协同，重新定义AI产品的交互边界与系统能力。
从提示工程到上下文工程：AI Agent时代的核心能力跃迁
提示工程只是起点，真正的跃迁在于“上下文工程”。本文系统梳理AI Agent时代的能力结构，从提示构造、上下文调度到任务协同，帮助产品人理解如何在“能力不确定”中构建“表达清晰”的产品机制，实现从工具到智能体的角色转变。
别再只谈模型了，Agent的“灵魂”在于上下文工程
模型只是底座，真正决定 Agent 智能上限的，是上下文工程。本文系统解析上下文系统的设计逻辑，从信息调度、角色机制到状态管理，帮助产品人理解如何构建“可协同、可记忆、可进化”的 Agent 系统，实现从“模型调用”到“智能协作”的跃迁。
动态上下文管理：工业AI应用的上下文工程革命
工业AI的真正突破，不在模型精度，而在任务协作的上下文设计。本文系统解析“动态上下文管理”在工业场景中的应用逻辑，揭示上下文工程如何重构人机协作边界，推动AI从工具走向流程伙伴。
深度剖析：上下文工程（CE）与提示工程（PE）的本质差异
过去的一年里，唱衰 Prompt Engineering 的声音此起彼伏，有人直呼“提示工程师要下课”。现实却反手给了剧本杀式反转——它非但没谢幕，还升级打怪，进阶成 MVP：上下文工程（Context Engineering，CE）。
面向AI代理的有效上下文工程
随着 AI Agent 从工具走向自主体，提示工程已无法满足复杂任务的需求。上下文工程作为新一代构建范式，正在成为产品经理与工程师必须掌握的核心能力。本文系统解析上下文工程的关键组成、技术演进与设计原则，帮助你理解如何在有限注意力预算下，构建更高效、更可控的智能体。
从提示词到上下文：构建下一代企业级AI应用的核心范式转变
企业级 AI 正在告别“拼提示词”的草莽时代，转向“拼上下文”的系统战争。过去 12 个月，我们把 200+ 条业务提示词喂给同一大模型，发现决定准确率的不是 prompt 花哨程度，而是上下文的“三把锁”——知识边界、权限边界、会话记忆。谁能把 ERP、CRM、IAM 里的碎片化数据实时蒸馏成 4K token 的“业务快照”，谁就能把幻觉率从 30% 压到 3%，把交付周期从月缩到周。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
当 Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成图书馆，Agent 的下一轮护城河只剩一条——「上下文工程」：让 AI 像人类一样“把书读厚再把书读薄”，在 100 万 token 里秒筛 0.1% 关键信号，并随对话持续重写自己的“记忆权重”。谁能把动态上下文压缩成可解释、可干预、可迁移的“认知缓存”，谁就握住了 Agent 从“答得对”到“做得成”的生死开关。
上下文工程探秘：超越提示词，AI产品经理必须掌握的核心技能
本文将深入探讨为什么上下文工程是构建可靠AI产品的核心，并系统性地介绍其两大基础原则与四大实现策略。无论您是产品经理、工程师还是AI爱好者，理解这些概念都将帮助您构建出更强大、更可靠的AI智能体。现在，让我们首先来探究，为何对上下文的管理如此至关重要。
