苹果开发者自曝用AI开发应用程序，Claude含量95%！事情是这样的，一位苹果开发者最新发布了一款用于调试MCP服务器的原生macOS应用Context——一款几乎完全由Claude Code构建的应用程序。
当LangChain在6月23日发布那篇著名的Context Engineering博客时，IBM Research的研究者们早在10天前就已经用严格的学术实验证明了这套方法的有效性。
最近「上下文工程」有多火？Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。
AI 时代，你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程（context engineering）。
几个月前，我第一次看到 MCP（Model Context Protocol）的官方定义，心里突然有种特别强烈的感觉： 真正的 AI 产品，一定不仅停留在聊天阶段，必须要能够主动地调用工具、完成任务，真正形成功能闭环。
LLM 和 agent 最关键的能力之一就是基于 context 来准确完成用户的任务，而最真实、鲜活的 context 往往不在 Google doc 等文档中，而是存在人与人的对话中，纪要就承载着这一类高价值信息。
真正的智能在于理解任务的模糊与复杂，Context Scaling 是通向 AGI 的关键一步。
Context 是一家开发人工智能办公套件的初创公司，于5 月 28 日宣布完成 1100 万美元种子轮融资，由 Lux Capital 领投，高通创投和 General Catalyst 跟投。此轮融资使公司总融资额达到约 1575 万美元，估值达 7000 万美元。
北京时间5月21日凌晨，谷歌在每年一度的I/O大会上再度炸场——谷歌搜索的AI模式正式上线。其中，最受瞩目的一个功能是Personal Context（个人上下文）。北京时间5月21日凌晨，谷歌在每年一度的I/O大会上再度炸场——谷歌搜索的AI模式正式上线。其中，最受瞩目的一个功能是Personal Context（个人上下文）。
最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent，而是专注于"结构化提取"的框架，它像一个"文档理解层"，通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块，也可独立使用。
