我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?

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我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?
8143点击    2026-09-25 10:13

我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


金沙江创投朱啸虎老师在前一阵的访谈说:“今年可能是基础大模型的最后一年,明年需要讲新故事了”。


看着正在用着的 Workbuddy Auto 模式,深以为然:“目前除了真正复杂的代码和工程需要请出 Claude Code 的 Fable 之外,普通的工作已经感知不到模型的区别了”。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


当 Token 像水电一样进入我们的生活,我们正在进入一个新的追求性价比的 Agent 时代:


日常使用 Agent 其实不需要顶尖模型的能力,现在任何你叫的上名字的大模型,已经足以帮你完成 95% 的核心工作。


那不同的 Agent,不同的人使用,拉开大家使用差距的是什么?


你的上下文资产,还在 Agent 厂商里


如果你打开你日常最经常用的 Agent:Workbuddy 也好、豆包工作也好或者 Codex 也好。


你会发现,它们正在趋向于一样:左侧历史会话,中间聊天框,右侧蹦文件。专家项目连接器,输个指令来干活。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


功能都大差不差。


但是就是这大差不差的功能,在不同人手中却能产生极其巨大的差异。


在有些人手里 Agent 是 OPC 的赋能器,指数级的生产力杠杆,无限知识永不停歇的专家团队。但是可能在另一些场景下只是一个需要一次次重复交代,有点笨笨的实习生。


熟练使用的人,手里的 Agent,知道工作的目的,项目的经验,知道参考之前的产物,不做无用功,重复造轮子,一句话就能闭环日常的工作流。


而缺少经验的实习生,每次都需要交代任务背景:他们需要手动复制粘贴喂各种最新的项目情况,对着参考过时产物的错误产出发愁。


这里的关键差在哪呢?


就在于上下文。


当模型和 Agent 能力同质化之后,用户的上下文就变成了最重要的资产。


其实看看大厂们的动作就知道了:


Claude Code 在拼命加 Memory,Cursor 推出 Project 功能来抓住用户上下文。办公 Agent 市场打的头破血流,Workbuddy 还得要支持飞书钉钉作为连接器。


谁都想把用户的上下文资产绑定在自己的产品内。


黏住用户的不是谁的模型能力强,harness 功能多,而是谁有最多的用户上下文。


但对于用户来说,你真的想让你的上下文资产被一家 Agent 锁死吗?


有多少人经历过 Workbuddy 还能用,自己的 apikey 额度也还有,因为上下文被锁死,只能乖乖等着 Codex 的额度重置?


又有多少人想经历一次当打车,外卖市场尘埃落定,用户被锁死之后,大厂立马提价加钱的无奈?


Orbital 想要帮你拿回:属于你的上下文


开源 Agent 项目 Orbital 就在尝试解决这个问题。


“Context is yours”,这是 Orbital 的理念。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


很简单的一个想法:和其他 Agent 一样,Orbital 也能写文档,做分析,浏览器自动化。


但在它干活的同时,会把平时散乱的会话和记忆,根据你的项目目标和做过的事情来总结起来:你做到哪了,做了什么,下一步干什么,有什么经验教训,总结成一个项目,维护起来。


这个项目就像是一个 Agent 的记忆 U 盘,你插到哪个 Agent 上都可以使用。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


Claude Code 额度烧完了?拔下来,插到 Codex 上。


豆包工作积分用没了?拔下来,插到 Qoder 上。


用户才是上下文资产的主人,用户选择将上下文赋能在哪个 Agent 里。


你之前的沉淀,所有的积累,已有的工作流,都不会丢。新来的产出,跑完的结果,沉淀和积累,也不会丢。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


但 Orbital 依然有个问题没有解决:除了帮用户管理上下文,一个好的 Agent 还需要学会,帮用户接入一个完美适配它的 Token 引擎。


Orbital 的 Token 引擎:TokenDance


如果你看目前所有的办公 Agent,会发现它们都存在一个问题:


大部分 Agent 都采用积分制,假设用户不用懂 Token,所以用户不用管模型单价,并且大部分产品为了获客,还推出订阅送积分的机制,你完成一个任务,积分就扣一点。


对于用户来说,使用 Agent 的门槛确实低了,但是 Agent 一个任务具体用了多少 Token、具体怎么扣费的、Token 单价多贵,全部藏在你大概率不会多看的规则里:如果哪天平台把兑换比例改一改,你连涨价都感知不到。


为了解决这个问题,Orbital 选择了观猹推出的 Tokendance 的模型钱包功能:你可以一键调用 DeepSeek、GLM、Kimi、Minimax 等 70 多个模型,但区别在于,所有用量和价格全部透明,再也不用担心。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


如果说模型是每个人的水电,上下文是每个人的资产,那么 TokenDance 配合 Orbital 这个开源 Agent:


不仅能让你的 Token 是你的,还让你的上下文资产也是你的。


我的上下文资产,凭什么被大厂绑架?


你上下文的资产,Orbital 帮你管理:想在哪个 Agent 里用,就在哪个 Agent 里用。


而水电的账单,Tokendance 帮你管理:你用了多少、剩下多少,都清清楚楚,都是你的。


Orbital 链接:github.com/zqiren/Orbital


Tokendance 链接:tokendance.space/


文章来自于微信公众号 “特工宇宙”,作者 “特工宇宙”

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AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md