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情境感知人工智能系统正在重塑企业的运营方式，使用真实世界的信号，如位置、时间和用户行为来做出针对特定情况量身定制的决策。与依赖静态输入的旧人工智能模型不同，这些系统会不断更新其理解，提供更精确和动态的响应。它们由大型语言模型 (LLM) 提供支持，擅长通过注意力层、上下文窗口和检索增强生成 (RAG) 等机制处理上下文。
关键要点：
采用微调、检索增强生成和存储系统等策略可以帮助企业改善决策流程和简化工作流程。随着该领域的发展，情境工程和多代理系统是新兴趋势，可提供更先进、更灵活的解决方案。
创建有效的情境感知人工智能系统需要复杂的框架，而不仅仅是基本的即时响应设置。这些系统必须集成各种组件才能实时处理和使用上下文信息。掌握这种架构是构建可靠的人工智能解决方案的关键。
情境感知大型语言模型 (LLM) 系统依赖于一组相互关联的组件来生成智能和自适应的响应。关键要素包括 上下文窗口，它决定了系统可以同时处理的信息量。例如， 双子座 1.5 专业版 支持多达 2 万个代币，而 Claude 3.5 十四行诗 处理 200,000，以及 GPT-4 涡轮增压 管理 128,000 个代币。
检索机制 为手头的任务提取相关数据，而 上下文编码器 将这些信息组织成 LLM 可以处理的格式。这个 生成模型 然后使用这种结构化上下文来制定回应。同时， 专用存储器系统 存储不同类型的信息，允许 AI 从先前的交互中学习，并将这些知识应用于未来的场景。
一个 上下文路由器 要么 内存管理器 确保正确的数据在正确的时间流向正确的流程。此外，一个 内存感知提示生成器 将历史背景整合到提示中，并且 主代理接口 用作用户的主要交互点。
有趣的是，优化内存系统的公司通常会通过减少冗余上下文处理来将LLM API成本降低30-60％。
像这样的平台 maxKB 使用基于 Vue.js 的界面等工具将 LLM 与外部知识检索相结合 PostgreSQL的 使用 pgvector 进行文档嵌入存储。 maxKB 与诸如此类的提供商集成 美洲驼 3， Qwen 2， OpenAI，以及 克劳德。同样， 继续，一款编程助手 VSCode，将项目代码库索引到矢量数据库中，使用相关的代码片段丰富用户提示。
这些组件构成了高效上下文管理的支柱，为探索有效处理上下文的高级方法奠定了基础。
有效管理上下文就是要在对相关信息的需求与系统性能之间取得平衡。组织通常会在维护详细信息、确保快速响应时间和管理系统复杂性之间权衡取舍。
一些最有效的技术包括 即时链接 和 内存嵌入，这有助于在不使系统过载的情况下维护上下文。
微调 是另一种方法，通过使用新数据对预训练模型进行重新训练，为特定任务定制预训练模型。尽管这种方法对专业应用程序非常有效，但每当数据发生变化时都需要重新训练，这使得它对动态上下文的灵活性降低。
检索增强生成 (RAG) 作为一种通过在推理时整合外部知识来提高准确性和相关性的策略脱颖而出。与微调不同，RAG 不需要重新训练模型。
其他实用策略包括 上下文压缩，这可以将代币使用量减少40-60％，以及 内存缓冲，侧重于短期背景。对于篇幅较长的文件， 分层摘要 尽管存在累积错误的风险，但经常使用。
选择正确的方法取决于应用程序。例如，需要快速响应的交互式工具可能会优先考虑低延迟，而更多的分析系统可能倾向于保留全面的上下文，即使这会增加处理时间。
像 prompts.ai 这样的平台将这些策略整合到简化的工作流程中，确保了效率和可扩展性。
通过利用高级架构和上下文管理策略，prompts.ai 创建了为情境感知人工智能系统量身定制的统一工作流程。该平台强调安全性、可扩展性和合规性，将重点从传统的即时工程转移到 情境工程。
“情境工程是一门微妙的艺术和科学，它在上下文窗口中为下一步提供恰当的信息。” — Andrej Karpathy
这个概念涉及将各种组件（例如提示、存储系统、RAG 输出、工具结果和结构化格式）组合成统一的解决方案。
对于企业使用，prompts.ai 支持超过 35 个领先的 LLM，包括 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini。通过集中这些工具，它可以帮助组织减少工具蔓延，同时保持治理和成本控制。
该平台的架构旨在处理复杂的内存管理需求。借助详细的 API 和配置选项，公司可以微调内存行为以优化上下文管理，同时减少计算压力和延迟。
例如，一家财富100强医疗保健提供商通过将元数据嵌入到负责系统重构的人工智能助手的提示中，将提案迭代时间缩短了60％。此外，事实证明，记住用户偏好的情境感知系统可以将用户留存率提高40-70％。
将原始数据转化为切实可行的见解是有效决策管道的核心。这些管道构成了人工智能系统的基础，这些系统可以掌握背景、驾驭复杂场景并提供有意义的建议。
结构良好的情境感知决策管道通常分四个阶段展开。它开始于 上下文收集，其中从数据库、文档、用户交互和实时流等来源收集数据。
下一阶段， 推理，利用大型语言模型 (LLM) 来处理这些数据、发现模式、识别关系并得出逻辑结论。此阶段会生成可操作的建议，通常还附有置信度分数。
反馈回路 在完善系统方面起着至关重要的作用。通过捕获用户响应、结果和性能指标，这些回路可以帮助系统随着时间的推移提高其准确性和适应性。例如，一家开发基于人工智能的客户支持代理的中型公司可能会通过API提取内容、删除签名、删除重复数据以及将信息分成富含元数据的语义块以进行监控来处理票证。
检索增强生成 (RAG) 在推理阶段，流水线将LLM与外部知识库联系起来，从而使决策更进一步。这种对相关信息的动态访问消除了对模型重新训练的需求，从而使该过程更加灵活和高效。接下来，让我们探讨多个LLM代理如何合作以完善决策。
多代理系统的兴起标志着从独立的人工智能模型向协作框架的转变。在这些系统中，多个由 LLM 驱动的代理协同工作以解决复杂的问题。他们以明确定义的协作协议为指导，相互交流、协商、做出决策、规划和集体行动。
协作可以在各个层面进行：
真实的例子突显了这些协作系统的好处。2024 年 4 月， Zendesk 将LLM代理整合到其客户支持平台中，通过与之合作实现自动响应 人类， AWS以及 OpenAI，使用户可以访问 GPT-4o。 GitHub 副驾驶员 通过提供实时代码建议来实际展示这一点，使工程师的编码速度提高多达 55%。此外， 麦肯锡 估计，生成式人工智能可以在63个用例中为全球商业价值贡献2.6万亿至4.4万亿美元。研究还表明，在 GPT 3.5 中使用多个代理的工作流程通常优于 GPT 4 的单代理设置。 NVIDIA的框架进一步演示了LLM代理如何与结构化数据库交互，提取财务数据和处理复杂的分析。
协作框架只是拼图的一部分。在决策管道中优化上下文管理同样重要。不同的策略有其自身的优势和局限性，如下所示：
其中， 上下文压缩 在保持处理速度的同时将代币使用量减少了40-60％，脱颖而出。与 RAG 配对时，它通过动态检索相关上下文来确保答案准确、有来源。内存缓冲对于需要短期上下文的对话应用程序特别有用，而分层摘要在管理冗长的文档方面表现出色，尽管存在潜在的错误积累。
选择正确的策略取决于您的应用程序。要获得精确的答案，RAG 是理想的选择。对于长时间的多会话对话，内存缓冲效果最好。分层摘要在处理扩展文本时大放异彩，而上下文压缩可以节省成本。对于速度至关重要的场景，将 RAG 与压缩相结合是明智之举。诸如此类的工具 LitellM 还有像这样的平台 Agenta 使您可以更轻松地尝试这些策略并在这些策略之间切换，从而帮助您找到最适合您特定需求的策略。
由大型语言模型 (LLM) 提供支持的情境感知人工智能系统正在通过提供智能和适应性强的解决方案来重塑行业。这些应用程序突显了先进的上下文管理技术如何发挥切实的作用。
情境感知人工智能的先进架构正在推动各个领域的创新，证明了其在现实场景中的价值。
医疗保健 已成为采用情境感知人工智能的领导者。这些系统被用来预测疾病进展和协助临床决策。例如，法学硕士正在分析计算机断层扫描报告，以预测癌症在多个器官上的转移。到2025年，印度的人工智能医疗投资预计将达到117.8亿美元，到2035年有可能使经济增长1万亿美元。
金融服务 正在利用这些系统来改善数据分析、预测、实时计算和客户服务。金融聊天机器人现在能够处理复杂的多语言查询，改善客户支持体验。值得注意的是，GPT-4 的预测准确率达到了 60%，表现优于人工分析师，可以做出更明智的投资决策。
客户服务 已经发生了转变 人工智能驱动的助手 管理任务，例如处理查询、处理退货和进行库存检查。这些系统还可以识别客户意图，从而创造追加销售机会。在英国，人工智能现在可以处理多达44％的能源供应商客户查询。
零售和电子商务 受益于 AI 驱动的个性化体验。麦肯锡估计，生成式人工智能每年可以为零售业增加2400亿至3900亿美元，有可能将利润率提高多达1.9个百分点。通过分析客户行为和偏好，这些系统提供量身定制的建议，以增强购物体验。
文件处理和分析 是人工智能正在产生影响的另一个领域。各行各业的企业都在自动提取、分析和汇总大量文档，例如合同、报告和电子邮件。这减少了手动工作量并加快了工作流程。
教育和培训 正在通过将生成式 AI 管道与虚拟头像集成来拥抱人工智能。这些工具创建了可在网络和虚拟现实环境中访问的实时学习内容，从而使教育更具互动性和吸引力。
情境感知人工智能系统对生产力的提升令人震惊。例如， 嘿 在人工智能平台上投资了14亿美元，并向40万名员工部署了私人法学硕士（EYQ）。这使生产率提高了40％，预计在一年内将翻一番。2024 年麦肯锡全球调查还发现，65% 的组织正在积极使用人工智能，由于生成式人工智能的进步，自 2023 年以来，采用率翻了一番。
这些系统支持的自动化使员工可以腾出时间专注于更高价值的任务。客户支持团队看到更快的响应时间，文件处理速度从几小时缩短到几分钟，财务分析变得更加准确和高效。但是，正如 MBBS 首席数据科学家 Nigam Shah 博士 斯坦福医疗保健，指出：
“我们称之为'LLM bingo'，人们可以检查这些模型能做什么和不能做什么。“它能通过体检吗？检查。它能总结患者的数据和病史吗？检查一下。'虽然表面上答案可能是肯定的，但我们问的不是最重要的问题：“它的表现如何？它会对患者护理产生积极影响吗？它能提高效率还是降低成本？'”
prompts.ai 等平台正在介入，以简化情境感知人工智能与企业工作流程的集成。prompts.ai 通过统一界面将用户连接到 GPT-4、Claude、LLaMa 和 Gemini 等顶级 AI 模型，从而简化了流程，无需兼顾多个工具。据报道，这种方法通过并排模型比较将人工智能成本降低了98％，并将团队生产力提高了十倍。
真实示例突显了该平台的多功能性：
该平台还提供企业级功能，包括人工智能交互的全面可见性和可审计性，确保合规性和可扩展性。人工智能思想领袖丹·弗莱德曼指出，prompts.ai 的内置 “省时器” 可帮助公司实现销售、营销和运营自动化，通过人工智能推动增长和生产力。
与诸如此类的工具集成 Slack， Gmail的，以及 Trello 进一步增强了其可用性，允许团队将人工智能无缝整合到其现有工作流程中。该平台的平均用户评分为4.8/5，因其简化运营、提高可扩展性和集中项目沟通的能力而受到赞誉。
人工智能集成的这种演变凸显了情境感知系统的日益增长的潜力，为后续章节中讨论的未来进步奠定了基础。
实施情境感知人工智能系统会带来相当多的技术和运营挑战。解决这些障碍、采取有效的策略以及保持领先于新兴趋势对于充分利用人工智能投资至关重要。让我们深入探讨塑造情境感知人工智能领域的障碍、最佳实践和未来发展。
在 AI 系统中管理上下文，尤其是在协调多个 AI 代理时，并非易事。它需要精确的同步、清晰的通信和强大的协议来确保一切顺利运行。当涉及多个大型语言模型 (LLM) 时，维护连贯的上下文变得越来越复杂。
一个主要问题是 信息过载。这些系统必须处理大量数据，同时平衡短期交互和长期记忆。最重要的是，他们需要确保在整个工作流程中对共享信息进行一致的解释。
另一个挑战是 上下文差距，当人工智能系统缺乏适当的基础时，就会发生这种情况。这使得很难区分几乎相同的数据点，也难以确定特定指标是否符合业务需求。特定领域的障碍也在起作用。通用LLM通常缺乏利基应用所需的专业知识。例如，斯坦福大学的一项研究表明，LLM在应用于法律场景时，在69％至88％的案件中产生了不准确或虚假的信息。如果没有量身定制的领域知识，这些模型可能会产生幻觉或捏造响应，从而导致输出不可靠。
为了应对这些挑战，组织应专注于一些关键策略：
真实的例子说明了这些做法的影响。 亚马逊例如，使用情境人工智能来分析用户行为，例如浏览历史记录和购买模式，以提供个性化的产品推荐。同样， Woebot 应用情境人工智能通过分析用户输入和提供量身定制的应对策略来提供实时心理健康支持。
情境感知人工智能的演变正在重塑组织实施和优化这些系统的方式。最显著的转变之一是从即时工程过渡到 情境工程。这种方法侧重于在正确的时间提供正确的信息和工具，而不是精心制作完美的提示。
首席执行官托比·吕特克 Shopif，将上下文工程描述为：
“这是为LLM合理地解决任务提供所有背景的艺术。”
安德烈·卡尔帕西，前任 特斯拉 人工智能总监也表达了这种观点，他说：
“+1 表示'上下文工程'而不是'即时工程'。”
标准化也越来越受欢迎，诸如此类的框架 模型上下文协议 (MCP) 正在崛起，可以更有效地构建上下文信息。这些标准增强了人工智能系统之间的互操作性并简化了集成。
其他令人兴奋的进展包括：
专业角色，例如 上下文工程师，也变得越来越突出。法律技术专家克里斯蒂安·布朗强调了他们的重要性：
“情境工程将法学硕士变成了真正的代理合作伙伴。”
安全是另一个日益增长的问题。例如，研究人员在 多伦多大学 2025 年 7 月发现了 NVIDIA GPU 中的漏洞，强调需要在情境感知系统中加强保护措施。
互操作性标准正在发展，以支持各种人工智能平台的无缝集成。像这样的平台 prompts.ai，它通过单一界面提供对多个 LLM 的访问，展示了统一工作流程的价值。
这些趋势表明，未来情境感知人工智能将更加自动化、更安全，能够以更高的可靠性处理复杂的现实场景。
由大型语言模型提供支持的情境感知人工智能系统正在重塑企业进行决策和自动化的方式。与传统的基于规则的机器人不同，这些系统带来了动态智能，可以适应复杂的现实场景并提供可衡量的结果。
这些系统的基础在于它们能够真正理解企业的独特背景。正如 Aakash Gupta 恰当地指出的那样：
“情境工程代表了人工智能开发的下一次演变，它从静态提示转向能够真正理解和响应现实世界交互的全部复杂性的动态、情境感知系统。”
医疗保健和金融等行业已经显著提高了生产力和降低了成本，这凸显了这些先进系统的影响。实际上，全球超过67％的组织现在使用由LLM支持的生成式人工智能工具，专家预测各个领域的贡献将更大。
采用 情境工程 对于旨在克服长期困扰传统人工智能的可靠性和可扩展性问题的组织来说，已成为必需品。这种方法解决了这些持续存在的挑战，从而提高了性能的稳定性并减少了系统故障。
为了将这些见解转化为可行的战略，企业应从展示情境感知能力价值的试点项目开始。通过专注于情境工程的一个核心方面来满足其最紧迫的需求，公司可以构建的系统不仅在当今有效，而且足够灵活，可以随着需求的变化而增长。
集中式解决方案是管理情境感知人工智能复杂性的关键。像 prompts.ai 这样的平台通过单一界面提供对超过 35 个领先的 LLM 的访问权限，从而简化了这一过程。这些平台还包括内置的成本控制和治理工具，可帮助组织避免管理多个工具的效率低下。通过即用即付模式和透明的代币跟踪，公司可以控制人工智能支出，同时保持对使用模式的明确监督。
市场的方向凸显了无缝整合情境和人工智能的战略重要性。情境感知人工智能系统不再是可选的——它们正成为希望保持领先地位的企业的必备基础设施。现在，投资强大的情境工程可确保组织能够充分利用人工智能的潜力并确保持久的竞争优势。这不仅仅是技术升级；它是未来企业的基础。
情境感知人工智能系统使用实时数据和对特定情况的理解，在医疗保健和金融等领域做出更明智的决策。通过分析复杂的数据模式并调整其对独特场景的响应，这些系统可以提升 准确性， 效率，以及 个性化。
以医疗保健为例。这些人工智能工具可以帮助诊断疾病、制定治疗计划和管理更广泛的人群健康。他们通过考虑患者的病史、临床环境和当前健康状况等因素来做到这一点。在金融领域，情境感知人工智能在检测欺诈、评估风险和跟上市场变化方面发挥着关键作用，从而提供更快、更精确的财务见解。
通过为专业人员提供更好的工具来做出明智的决策，这些系统可以节省时间，最大限度地减少错误，并改善个人和组织的结果。
企业在尝试实施情境感知人工智能系统时面临一系列障碍。这些挑战包括处理分散或不完整的情境信息，确保获得高质量的相关数据，管理部署先进人工智能技术的昂贵成本，解决人工智能专业知识的短缺问题，以及解决将这些系统与现有基础设施整合的复杂性。
为了克服这些障碍，公司应专注于一些关键策略。从建造开始 强大的数据管理实践 确保信息的准确性和可访问性。投资于 既可扩展又适应性强的基础架构 以满足不断变化的需求。建立 明确的治理政策 以指导如何负责任地使用人工智能。最重要的是，强调 持续的员工培训计划 缩小技能差距并鼓励部门间的合作。这些步骤可以为更顺利的实施和可持续的成功铺平道路。
情境工程涉及为人工智能系统创建全面的信息环境。这意味着为人工智能配备有效运行所需的所有背景知识和资源。另一方面，即时工程就是为与人工智能的单次交互制定精确的指令。
对于企业而言，情境工程在提高 AI 性能方面起着至关重要的作用。它有助于最大限度地减少幻觉等错误，并支持更准确、更可靠的决策。通过建立更丰富、更相关的环境，公司可以取得更强的业绩，并充分利用人工智能系统的全部功能。
