来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
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！
来自斯坦福大学、SambaNova Systems公司和加州大学伯克利分校的研究人员，在新论文中证明：依靠上下文工程，无需调整任何权重，模型也能不断变聪明。他们提出的方法名为智能体上下文工程ACE。
Hi，返工早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 行业思考。 AI Agent 应用的竞争逻辑，正在发生根本性变化。 当许多团队还在死磕提示词优化（PE 工程）时，一些优秀团队开始重心转向了上下文工程
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
集成全球顶尖的编程模型、最强的上下文工程能力，可一次检索10万个代码文件。阿里全新AI代码编辑器Qoder表示——它可以理解整个代码库，并交付真正适合的代码。
上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台，Kiro IDE，其中有一个很厉害的交互功能“Spec（Specification）”，强调的是规范的文档，说明书，以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量，堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
最近使用cursor的朋友可能已经遇到了这个问题：打开Cursor，准备使用Claude- sonnet4开始Vibe Coding，却看到了"Model not available"的提示。这不是您的网络问题，而是Cursor对中国地区用户限制了高级模型的访问。对于习惯了AI辅助编程的工程师来说，这简直像是突然失去了得力助手。
