我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
谷歌在第三天发布了《上下文工程：会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出，LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的（stateful）和个性化的 AI，关键在于上下文工程。
如果你也在做 RAG 或智能体应用，大概经历过这些瞬间：文档切得太碎，答案失去上下文；切得太大，又召回不准；加了更多提示词，效果可能更不稳定。
在几天前，上海交大发布了一篇名为 《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》（Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering） 的重磅论文。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
调模型不如“管上下文”。这篇文章基于 ACE（Agentic Context Engineering），把系统提示、运行记忆和证据做成可演化的 playbook，用“生成—反思—策展”三角色加差分更新，规避简化偏置与上下文塌缩。在 AppWorld 与金融基准上，ACE 相较强基线平均提升约 +10.6% 与 +8.6%，适配时延降至约 1/6（-86.9%），且在无标注监督场景依然有效。
创始人王文锋作为连续创业者，在AI、基础软件与大规模分布式数据处理领域的近十年工作经验，让他在数据工程、上下文构建（Context Engineering）以及可组合系统架构上具备深厚功底。这不仅让 Sheet0 能在技术实现上跑得更快、更稳，也让他在市场节奏与产品定位上有着极为稀缺的超前判断力。
上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
