「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠继提示工程之后，「上下文工程」又红了！这一概念深得Karpathy等硅谷大佬的喜欢，堪称「全新的氛围编程」。而智能体成败的关键，不在于精湛的代码，而是上下文工程。
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8764 点击 2025-07-06 12:46
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继提示工程之后，「上下文工程」又红了！这一概念深得Karpathy等硅谷大佬的喜欢，堪称「全新的氛围编程」。而智能体成败的关键，不在于精湛的代码，而是上下文工程。
2025年的夏天，AI对各行各业的颠覆作用还在持续——餐饮业也不例外。就在刚刚过去的六月，旗下拥有肯德基、必胜客等头部品牌的餐饮巨头“百胜中国”，发布了首个餐厅营运智能体“Q睿”（Q-Smart Agent）。
“在百川智能的那段时间，我和同事们始终处在一种很亢奋的状态。尽管我们常常工作到深夜，甚至一两点钟才下班，但内心非常地充实和开心。”如今回忆起那段经历时，前百川工具链负责人徐文健的眼中依然有光。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面（GUI）环境下多模态大模型智能体（MLAs）的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系，精心设计了 34 项高风险交互任务，横跨网页端与移动端双重测试平台，对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估，系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
就在今天，腾讯元器（智能体平台）悄悄上线了微信支付MCP
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
在 AI 工具风靡开发圈之前，一批经验丰富的资深程序员，对它们始终保持警惕。这些人，包括 Flask 作者 Armin Ronacher（17 年开发经验）、PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger（17 年 iOS 和 macOS 开发经验），以及 Django 联合作者 Simon Willison（25 年编程经验）。然而，就在今年，他们的看法都发生了根本转变。
根据 Menlo Ventures 最新发布的《2025 年消费者 AI 现状报告》，全球已有 18 亿用户使用 AI 产品，付费转化率 3% 左右。行业领头羊 ChatGPT ，拥有 8 亿月活用户，付费转化率约 5%。C 端场景基数大且有一定的付费转化率，部分产品商业化渐入佳境。
想象一下，凌晨三点你被电话吵醒，公司的核心系统彻底崩溃，数十万用户无法正常使用服务，每分钟损失数万美元。你和 50 个工程师挤在一个 Slack 紧急群里，面对着成千上万条日志、指标和报警，却根本找不到问题的根源。