企业级 AI Agent 成败的关键在于上下文工程的深度构建，掌控这一核心将决定未来几年行业格局。
• 任务范围选择：窄域任务更易精准设定上下文，但价值有限；广域任务价值高却更难匹配合适上下文，找到任务规模与价值的平衡至关重要。
• 数据整合难题：企业数据分散在数十甚至数百个系统中，多数尚未适配 AI 时代，数据现代化改造是基础前提。
• 精准数据访问：不仅要拥有现代化数据环境，更需严格权限管理，准确区分检索（RAG）、全文检索与上下文窗口的使用策略。
• 确定性 vs 非确定性：合理分配模型承担的任务，避免质量下降或潜能浪费，需同步跟进模型能力的快速迭代。
• 用户界面设计：AI Agent 能否深刻理解上下文，半数取决于其在工作流程中的嵌入方式及用户交互体验，非 AI 层面的问题同样关键。
真正的竞争力来源于谁能为特定业务流程精准提供上下文支持，这将成为企业 AI 赛道的决胜点。理解并优化上下文工程，是构建高效智能代理的长远战略。🤖
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