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情境感知人工智能系统正在通过使用位置、时间和用户行为等现实世界信号来根据特定情况做出量身定制的决策，从而重塑企业的运营方式。与依赖静态输入的旧人工智能模型不同，这些系统不断更新其理解，提供更精确和动态的响应。在大型语言模型 (LLM) 的支持下，它们擅长通过注意力层、上下文窗口和检索增强生成 (RAG) 等机制处理上下文。
要点：
采用微调、检索增强生成和记忆系统等策略可以帮助企业改进决策流程并简化工作流程。随着该领域的发展，上下文工程和多代理系统正在成为新兴趋势，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一个复杂的框架，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来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。
上下文感知大语言模型 (LLM) 系统依赖于一组互连的组件来生成智能和自适应响应。关键元素包括上下文窗口，它决定系统可以一次处理的信息量。例如，Gemini 1.5 Pro 支持多达 200 万个代币，而 Claude 3.5 Sonnet 可以处理 200,000 个代币，GPT-4 Turbo 可以管理 128,000 个代币。
检索机制提取手头任务的相关数据，而上下文编码器将这些信息组织成法学硕士可以处理的格式。然后，生成模型使用此结构化上下文来制定响应。与此同时，专用记忆系统存储不同类型的信息，使人工智能能够从之前的交互中学习，并将这些知识应用到未来的场景中。
A context router or memory manager ensures that the right data flows to the correct processes at the right time. Additionally, a memory-aware prompt builder integrates historical context into prompts, and the main agent interface serves as the user’s primary interaction point.
Interestingly, companies that optimize their memory systems often reduce LLM API costs by 30–60% by cutting down on redundant context processing.
MaxKB 等平台使用基于 Vue.js 的界面和 PostgreSQL 等工具将 LLM 与外部知识检索结合起来，使用 pgvector 进行文档嵌入存储。 MaxKB 与 Llama 3、Qwen 2、OpenAI 和 Claude 等提供商集成。同样，VSCode 的编码助手Continue 将项目代码库索引到向量数据库中，用相关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平衡相关信息的需求与系统性能。组织经常在维护详细信息、确保快速响应时间和管理系统复杂性之间进行权衡。
一些最有效的技术包括提示链接和内存嵌入，它们有助于维护上下文而不会使系统过载。
微调是另一种方法，通过使用新数据重新训练预训练模型来针对特定任务进行定制。虽然这种方法对于专门的应用程序非常有效，但每当数据发生变化时，它都需要重新训练，这使得它对于动态上下文的灵活性较差。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) stands out as a strategy that improves accuracy and relevance by incorporating external knowledge at inference time. Unlike fine-tuning, RAG doesn’t require retraining the model.
Other practical strategies include context compression, which can reduce token usage by 40–60%, and memory buffering, which focuses on short-term context. For lengthy documents, hierarchical summarization is often used, though it carries the risk of cumulative errors.
选择正确的方法取决于应用。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会倾向于保留全面的上下文，即使这会增加处理时间。
Promps.ai 等平台将这些策略集成到简化的工作流程中，确保效率和可扩展性。
通过利用先进的架构和上下文管理策略，promps.ai 创建了专为上下文感知 AI 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，将重点从传统的提示工程转移到上下文工程。
"Context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step." – Andrej Karpathy
"Context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step." – Andrej Karpathy
这个概念涉及将各种组件（例如提示、内存系统、RAG 输出、工具结果和结构化格式）组装成有凝聚力的解决方案。
对于企业用途，promps.ai 支持超过 35 个领先的法学硕士，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的蔓延，同时保持治理和成本控制。
The platform’s architecture is designed to handle complex memory management needs. With detailed APIs and configuration options, companies can fine-tune memory behavior to optimize context management while reducing computational strain and latency.
For example, a Fortune 100 healthcare provider cut proposal iteration times by 60% by embedding metadata into prompts for an AI assistant tasked with system refactoring. Additionally, context-aware systems that remember user preferences have been shown to boost user retention rates by 40–70%.
将原始数据转化为可操作的见解是有效决策流程的核心。这些管道构成了人工智能系统的基础，可以掌握上下文、导航复杂的场景并提供有意义的建议。
结构良好的上下文感知决策流程通常分四个阶段展开。它从上下文收集开始，从数据库、文档、用户交互和实时流等来源收集数据。
下一阶段是推理，利用大型语言模型 (LLM) 来处理这些数据、发现模式、识别关系并生成逻辑结论。此阶段会产生可操作的建议，通常伴有置信度分数。
反馈循环在完善系统中起着至关重要的作用。通过捕获用户响应、结果和性能指标，这些循环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，开发人工智能驱动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解为富含元数据的语义块来处理票证以用于监控目的。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines take decision-making a step further by linking LLMs to external knowledge bases during the reasoning phase. This dynamic access to relevant information eliminates the need for model retraining, making the process more flexible and efficient. Next, let’s explore how multiple LLM agents collaborate to refine decisions.
多智能体系统的兴起标志着从独立人工智能模型到协作框架的转变。在这些系统中，多个法学硕士支持的代理一起工作来解决复杂的问题。他们在明确定义的协作协议的指导下进行联系、协商、决策、计划和集体行动。
协作可以发生在各个层面：
Real-world examples highlight the benefits of these collaborative systems. In April 2024, Zendesk incorporated LLM agents into its customer support platform, enabling automated responses through partnerships with Anthropic, AWS, and OpenAI, making GPT-4o accessible to users. GitHub Copilot showcases this in action by offering real-time code suggestions, allowing engineers to code up to 55% faster. Additionally, McKinsey estimates that generative AI could contribute $2.6 trillion to $4.4 trillion in global business value across 63 use cases. Studies also show that workflows using multiple agents with GPT 3.5 often outperform single-agent setups with GPT 4. NVIDIA’s framework further demonstrates how LLM agents can interact with structured databases, extract financial data, and handle complex analyses.
协作框架只是这个难题的一小部分。优化决策流程中的上下文管理同样重要。不同的策略有各自的优点和局限性，如下所示：
Among these, context compression stands out for cutting token usage by 40–60% while maintaining processing speed. When paired with RAG, it ensures accurate, sourced answers by dynamically retrieving relevant context. Memory buffering is particularly useful for conversational applications requiring short-term context, while hierarchical summarization excels in managing lengthy documents despite potential error accumulation.
选择正确的策略取决于您的应用。对于精确的答案，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表现出色，而上下文压缩则可以节省成本。对于速度至关重要的场景，将 RAG 与压缩相结合是明智之举。 LiteLLM 等工具和 Agenta 等平台使您可以更轻松地试验和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。
由大语言模型 (LLM) 提供支持的上下文感知人工智能系统正在通过提供智能且适应性强的解决方案来重塑行业。这些应用程序凸显了先进的上下文管理技术如何产生切实的影响。
情境感知人工智能的先进架构正在推动各个领域的创新，在现实场景中证明其价值。
Healthcare has emerged as a leader in adopting context-aware AI. These systems are being used to predict disease progression and assist in clinical decision-making. For instance, LLMs are analyzing computed tomography reports to predict cancer metastasis across multiple organs. By 2025, India’s AI healthcare investment is projected to hit $11.78 billion, with the potential to boost the economy by $1 trillion by 2035.
金融服务正在利用这些系统来提供更好的数据分析、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 在预测方面达到了 60% 的准确率，超越了人类分析师并实现了更明智的投资决策。
客户服务已经发生了转变，人工智能助手可以管理处理查询、处理退货和进行库存检查等任务。这些系统还可以识别客户意图，从而提供追加销售机会。在英国，人工智能现在可以处理高达 44% 的能源提供商客户查询。
Retail and e-commerce are benefiting from personalized experiences driven by AI. McKinsey estimates that generative AI could add $240–$390 billion annually to the retail sector, potentially increasing profit margins by up to 1.9 percentage points. By analyzing customer behavior and preferences, these systems deliver tailored recommendations that enhance shopping experiences.
文档处理和分析是人工智能产生影响的另一个领域。跨行业的企业正在自动提取、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生成人工智能管道与虚拟化身的集成来拥抱人工智能。这些工具创建可在网络和虚拟现实环境中访问的实时学习内容，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是惊人的。例如，安永投资 14 亿美元建立人工智能平台，并为 40 万名员工部署了私人法学硕士（EYQ）。这使得生产率提高了 40%，预计一年内将翻倍。 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，采用率自 2023 年以来翻了一番。
这些系统实现的自动化使员工能够专注于更高价值的任务。客户支持团队的响应时间更快，文档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。然而，正如斯坦福大学医疗保健中心首席数据科学家 Nigam Shah 博士、MBBS 指出的那样：
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“我们称之为‘法学硕士宾果游戏’，人们会检查这些模型能做什么和不能做什么。‘它能通过医学检查吗？检查。它能总结患者的数据和病史吗？检查。’虽然表面上答案可能是肯定的，但我们并没有问最重要的问题：“它的性能如何？”它对患者护理有积极影响吗？它会提高效率还是降低成本？”
Prompts.ai 等平台正在介入，以简化上下文感知人工智能与企业工作流程的集成。 Promps.ai 通过统一的界面将用户连接到 GPT-4、Claude、LLaMA 和 Gemini 等顶级 AI 模型，从而简化了流程，无需同时使用多个工具。据报道，这种方法通过并排模型比较将 AI 成本降低了 98%，并将团队生产力提高了十倍。
现实世界的例子凸显了该平台的多功能性：
The platform also offers enterprise-grade features, including full visibility and auditability of AI interactions, ensuring compliance and scalability. Dan Frydman, an AI thought leader, notes that prompts.ai’s built-in "Time Savers" help companies automate sales, marketing, and operations, driving growth and productivity with AI.
与 Slack、Gmail 和 Trello 等工具的集成进一步增强了其可用性，使团队能够将人工智能无缝地融入到现有的工作流程中。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上下文感知系统日益增长的潜力，为后面章节中讨论的未来进步奠定了基础。
Implementing context-aware AI systems comes with its fair share of technical and operational challenges. Addressing these obstacles, adopting effective strategies, and staying ahead of emerging trends are essential to making the most of AI investments. Let’s dive into the hurdles, best practices, and future developments shaping the field of context-aware AI.
管理人工智能系统中的上下文，尤其是在协调多个人工智能代理时，绝非易事。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，他们需要确保整个工作流程中共享信息的解释一致。
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出现这种情况。这使得区分几乎相同的数据点或确定特定指标是否符合业务需求变得困难。特定领域的障碍也开始发挥作用。通用法学硕士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，法学硕士在应用于法律场景时，在 69% 至 88% 的案例中产生了不准确或虚假的信息。如果没有定制的领域知识，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，组织应重点关注以下几个关键策略：
现实世界的例子说明了这些做法的影响。例如，亚马逊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，通过分析用户输入并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发展正在重塑组织实施和优化这些系统的方式。最显着的转变之一是从即时工程到情境工程的转变。这种方法的重点是在正确的时间提供正确的信息和工具，而不是制作完美的提示。
Tobi Lütke, CEO of Shopify, describes context engineering as:
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“这是一门为法学硕士可以解决的任务提供所有背景的艺术。”
特斯拉前人工智能总监安德烈·卡帕蒂 (Andrej Karpathy) 也赞同这一观点，他表示：
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“‘情境工程’比‘即时工程’+1。”
标准化也越来越受到关注，模型上下文协议 (MCP) 等框架的出现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：
诸如环境工程师之类的专业角色也变得越来越重要。法律技术专家克里斯蒂安·布朗强调了它们的重要性：
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“情境工程将法学硕士转变为真正的代理合作伙伴。”
安全是另一个日益受到关注的问题。例如，多伦多大学的研究人员于 2025 年 7 月发现了 NVIDIA GPU 中的漏洞，强调需要在上下文感知系统中采取更强有力的保护措施。
互操作性标准正在不断发展，以支持跨各种人工智能平台的无缝集成。像 Promps.ai 这样的平台可以通过单一界面访问多个法学硕士，展示了统一工作流程的价值。
这些趋势预示着未来情境感知人工智能将更加自动化、安全，并且能够更可靠地处理复杂的现实场景。
由大型语言模型提供支持的上下文感知人工智能系统正在重塑企业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，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。正如阿卡什·古普塔 (Aakash Gupta) 恰当地指出的那样：
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“情境工程代表了人工智能开发的下一次发展，超越了静态提示，转变为动态的情境感知系统，可以真正理解并响应现实世界交互的全部复杂性。”
医疗保健和金融等行业已经看到生产率显着提高和成本降低，凸显了这些先进系统的影响。事实上，全球超过 67% 的组织现在使用由法学硕士支持的生成式人工智能工具，专家预测各个领域的贡献会更大。
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，采用上下文工程正在成为必要。这种方法解决了这些持续存在的挑战，从而实现更一致的性能和更少的系统故障。
为了将这些见解转化为可行的策略，企业应该从展示情境感知功能价值的试点项目开始。通过专注于上下文工程的一个核心方面来满足他们最紧迫的需求，公司可以构建不仅在今天有效而且足够灵活的系统，可以随着需求的发展而增长。
集中式解决方案是管理上下文感知人工智能复杂性的关键。像 Promps.ai 这样的平台通过单一界面提供对超过 35 个领先的法学硕士的访问，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，帮助组织避免管理多个工具的低效率。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清晰监督。
市场的方向凸显了环境与人工智能无缝集成的战略重要性。情境感知人工智能系统不再是可选的——它们正在成为希望保持领先地位的企业的重要基础设施。现在投资强大的上下文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利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根据独特的场景定制响应，这些系统提高了准确性、效率和个性化。
Take healthcare, for example. These AI tools can help with diagnosing illnesses, crafting treatment plans, and managing broader population health. They do this by taking into account factors like a patient’s medical history, the clinical setting, and current health conditions. Over in finance, context-aware AI plays a key role in detecting fraud, evaluating risks, and keeping up with market shifts, enabling quicker and more precise financial insights.
通过为专业人员配备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，并为个人和组织带来更好的结果。
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上下文信息，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高昂成本，解决人工智能专业知识的短缺，以及解决将这些系统与现有基础设施集成的复杂性。
为了克服这些障碍，公司应该关注一些关键策略。首先构建强大的数据管理实践，以确保信息准确且可访问。投资可扩展且适应性强的基础设施，以满足不断变化的需求。制定明确的治理政策来指导如何负责任地使用人工智能。最重要的是，强调为员工提供持续的培训计划，以缩小技能差距并鼓励部门之间的合作。这些步骤可以为更顺利的实施和可持续的成功铺平道路。
上下文工程涉及为人工智能系统创建一个全面的信息环境。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，上下文工程在提高人工智能性能方面发挥着至关重要的作用。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。通过构建更丰富、更相关的环境，公司可以取得更强大的成果并充分利用人工智能系统的功能。
