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English為 Agent 打造嶄新嘅上下文基礎設施
近日，千問辦公正式開源全新上下文基礎設施「MyContext」。
系統將分散各地、格式各異的個人工作數據整合轉化為 Agent 更易理解的專屬工作檔案，讓智能助手真正掌握用戶習慣與實際業務流程，在決策與執行中實現高效人機協作，大幅提升辦公場景下的應用表現。
項目上線僅一週，GitHub 已累積超過 1,000 個 Star，熱度持續上升。
讓 Agent 真正理解用戶與日常運作脈絡
點解需要上下文基礎設施？
隨著生成式 AI 模型能力快速進步，以及 Agent Harness 架構不斷優化，通用型智能代理在提升個人效率方面已見成效。然而，由於缺乏對真實工作環境的深度了解，這類系統往往難以融入企業實際操作流程，制約了整體生產力的提升。根據 MIT 發佈的 NANDA 報告指出，約有 95% 的企業級生成式 AI 試點未能帶來實際收益，主因正是欠缺足夠的數據基建支援，導致 AI 無法無縫嵌入現有工作流之中。
一份動態更新的工作數碼檔案
不同於傳統知識庫或向量資料庫，MyContext 採用本地化部署模式，直接運行於用戶裝置之上，自動整合來自即時通訊、文件系統、會議紀錄、協作平台，以至线上线下多來源的工作資訊，沉澱成一份持續演進的個人化數碼檔案。檔案內容涵蓋職務範疇、合作網絡、行為模式及會議共識等關鍵脈絡，使 Agent 在處理任務時能迅速檢索並進行邏輯推導。每項資料皆可追溯原始出處，清楚標示來源、時間與內容細節，確保過程透明，有效降低 AI 幻覺風險，顯著提高任務執行的準確性與可信度。
MyContext 背後的技術突破
面對時間序列數據與矛盾資訊等挑戰，千問辦公在 MyContext 中引入創新算法與工程設計。例如，在處理即時訊息中前後衝突的內容時，傳統做法多採用「取最新」或「選最高可信度」策略，但此類方式容易導致重要資訊流失。MyContext 則會先進行語義分析，判斷是否應合併資訊或選擇覆蓋；若系統無法自主決定，便會提請用戶確認。一旦經使用者核定，相關資料即被鎖定，模型不得擅自更改，從而極大程度保障了資料的一致性與可靠性。
企業級上下文時代即將展開
目前，MyContext 已支援整合釘釘、飛書等主流即時通訊平台的個人數據。用戶只需導入資料，即可建立專屬的智能助理，該助理能根據個人知識庫，模擬本人語氣自動回覆工作訊息。展望未來，開發團隊亦計劃推出企業版本的上下文基礎設施，全面接軌 Salesforce、SAP 等國際企業系統，同時兼容本地常見的工作流程，推動「企業上下文」時代來臨，助力組織實現整體生產力的跨越升級。
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