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关键词: AI,上下文工程,模型训练,Claude Skills

Claude 近期发布的 Skills 功能很火，不少开发者都在尝试、试用。

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AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。

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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。

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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。

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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。

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AI时代，人不再只是「社会关系的总和」，而是由无数数据、记录和互动的上下文构成的。

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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。」

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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！

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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。

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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