上下文管理

上下文管理正成为AI Agent落地的关键瓶颈，近期业界从工具、模型、系统三个层面密集推动方案落地，核心矛盾在于“长上下文效率”与“结构化可控”之间的平衡。

主要进展

当前焦点：业界共识是上下文管理不能依赖单一方案——文件式提示为开发者提供显式控制，压缩与选择性记忆解决长窗口成本，而部署感知优化则让模型在资源受限场景更实用。争议点在于压缩是否必然丢失关键信息、显式文件是否会增加人类书写负担。

未来观察点：上下文管理是否会从手工提示走向自动化、由小模型持续调度的混合架构；以及不同Agent间共享上下文演进的标准是否会出现。