AI 工业化：打造智能时代的公用设施与商业新范式
人工智能正迅速跨越实验室研发与零星试点的初级阶段，步入各行各业规模化、系统化及生产级应用的深水区。产业发展的底层逻辑正在经历根本性重塑：AI 不再仅仅是孤立的技術工具或炫目的功能点缀，而是演变为如水电气般普及、公共化且惠及大众的新一代社会基础设施。真正的 AI 工业化，绝非单纯堆砌算力或迭代模型，其核心在于将过往隐性、非标准、混乱的技术、服务、运维、合规及社会成本，全面转化为显性、标准、可计量且可结算的要素。通过构建一套集度量标准、控制机制、连接枢纽、安全检测、清算中心及成本内化于一体的完整商业与治理框架
上下文工程：给AI一个持久记忆的工作空间
又新建了一个对话窗口。"我在搭建一个人生管理系统，涵盖七个维度，健康、意义、家庭……" 讲到第三个维度时我停了下来。这段话上周讲过两次，上上周讲了三次。AI 确实聪明。但每次开启新对话，它就像刚入职的天才新人，对你的情况一无所知。你得从头说明自己是谁、在做什么项目、进展到哪一步、有什么偏好。问题不在 AI 的智能。问题在于它没有一个"可以安顿下来"的地方。这篇文章探讨的是：如何打造一个 AI-native workspace，让 AI 能够持续深耕你关注的领域，而不是每次都从空白状态起步。Notion、O
AI 表现不佳？或许是上下文没给对！
许多人认为 AI 不好用，第一反应是模型能力不足，但真正的瓶颈往往在于上下文。模型若不清楚该关注哪些信息、哪些与当前任务相关，自然容易一本正经地胡说八道。这正是近期备受关注的“上下文工程”所致力解决的问题。举例来说，若让 AI 协助准备明日客户会议资料，缺乏上下文的模型仅能生成美观却空洞的通用模板。而一个上下文工程完善的系统，则能自动识别会议对象，调取最新工单记录，发现续约即将到期，同时避免将超出权限的内部定价信息混入其中。输出质量差异巨大，但背后使用的模型可能完全相同。要构建高效的上下文工程，需重点解决
AI Agent技术架构变革
初期阶段：Prompt 提示工程 教AI说话，靠话术模板。 AI=无记忆的聊天机器人。 Prompt 决定输出。 发展阶段：Context 上下文工程 给AI喂信息、装记忆、接工具。 AI=有认知的知识工作者。 Context 决定能力上限。 最新阶段：Harness 驾驭工程一套AI运行时系统，让AI稳定执行、可控交付、可规模化。大模型只是大脑/CPU，系统（Harness）才是核心，是真正的生产力。通俗类比 Prompt：教马听懂指令（"左转、快跑"） Context：给马看地图、路况（信息正确） H
AI 入门首讲：三层架构拆解核心知识体系
涉足全新领域，首要任务是绘制出该领域的知识全景图。众多初学者，含笔者自身，初探 AI 深水区时，往往会被海量术语弄得晕头转向。诸如 ChatGPT、gpt-5.5、Claude、claude opus4.6、Gemini、gemini-3.1pro、DeepSeek、Llama、Cursor、Claude Code、Agent、RAG、向量数据库、LangChain、n8n、提示词工程、上下文工程等概念层出不穷。故而，搭建一套理解框架以便将这些概念归类定位，显得尤为关键。以下是经与 AI 探讨后提炼出的认
AI Agent入门第十二课：上下文工程——你的输入方式，决定了AI的聪明程度
# AI Agent入门第十二课：上下文工程——你的输入方式，决定了AI的聪明程度「我以为只要把Prompt写好就万事大吉了，直到Agent在第15轮对话后完全迷失了方向……」那次我在测试一个旅行规划Agent时，前面沟通还挺顺畅，后来它突然开始答非所问。当我说"帮我看看有没有更优惠的选择"时，它却开始跟我聊起背包收纳技巧。我盯着屏幕愣了三秒，心里嘀咕：我的Prompt写得明明挺不错的啊？后来才明白，Prompt写好只是第一步，真正让Agent保持"清醒"的，是一门叫Context Engineering
AI 时代：企业核心价值的重塑
硅识 · 关于企业 AI 的一些想法2025 年 6 月,Shopify 的 CEO Tobi Lütke 发了一条推:"我真的很喜欢 context engineering 这个词,比 prompt engineering 好多了。它更准确地描述了核心能力:给任务提供所有能让 LLM 有可能解决问题的上下文。"几天后,Andrej Karpathy(前 OpenAI 研究员、前 Tesla AI 负责人)跟了一句:"在每一个工业级的 LLM 应用中,context enginee
AI智能体构建实战指南：从零起步打造完整系统
欢迎加入这场AI智能体构建的实战之旅！无论你是毫无经验的新手，还是具备一定技术基础的开发者，本指南都将引领你从原点出发，循序渐进地搭建一个高效的AI智能体系统。我们即刻启程！【资料获取方式详见文末】一、AI智能体构建全览本指南由三个核心篇章构成：认知与基础、AI原生基础设施、以及智能体。每个篇章都囊括了多个关键议题，旨在为你构建完备的知识框架与实操指引。二、第一篇：认知与基础在着手构建AI智能体之前，我们有必要掌握一些基础理论。此部分内容涵盖大模型技术全景、其运行机制、注意力机制、基于人类反馈的强化学习、
AI工程演进：从提示词到约束框架的四次关键变革
大家好，我是老秦。如果你对AI领域感兴趣，欢迎关注我的公众号「跟老秦唠AI」，我会不定期分享AI相关的知识。你知道AI领域最让人不安的是什么吗？并非AI技术本身的飞速发展，而是——你刚掌握的技术，转眼间可能就落后了。提示词工程（Prompt Engineering）的热度持续了大约一年。上下文工程（Context Engineering）流行了半年左右。技能（Skill）与智能体（Agent）的概念刚成为焦点。如今，一个新术语又出现了：约束工程（Harness Engineering）。Martin Fo
AI时代的名词焦虑
层出不穷的新术语，构成了 AI 时代的主要焦虑。先按时间顺序列举一下。2015 年，Karpathy 的《循环神经网络的惊人有效性》一文将生成式人工智能的概念推向大众视野。2017 年，软件 2.0（Software 2.0）概念出现，模型权重本身被视为“程序”。2022 年底到 2023 年，ChatGPT 将提示词工程（Prompt Engineering）推上风口，甚至出现了“最火的编程语言是英语”的说法。到了 2025 年，新词继续涌现。首先是上下文工程（Context Engineering），
AI工程实战：聚焦球场，而非天才前锋
近期与几位AI Agent开发者聚会，讨论实际落地时，大家表情出奇一致：疲惫且完全失控。到了2026年，大模型的智能早已不是问题。若只是想制作一个玩具，几分钟就能制作出看起来非常酷的Agent Demo，在社交平台上获得大量点赞：查资料、写代码，甚至自己打开浏览器点外卖。但一旦接入生产环境，或者接管核心工作流，灾难就开始了：死循环、API空字段全线崩溃、自信满满执行一段优雅Shell脚本，然后把你本地重要文件删得干干净净。大模型能力上限再高，没有工程体系，业务下限就能无限趋近于灾难。这就是我想写《AI基础