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一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
Lucius 是一家做企业级 AI 员工的公司，但创始人赵赫不太喜欢「AI 员工」这个标签。他更愿意说，Lucius 做的是企业的 Context Layer，一套让 Agent 能够进入组织、理解现场、遵守边界、持续调度任务的组织调度系统。
欢迎大家尝试前不久GitHub的日榜榜首项目——Claude Context。通过在AI coding场景引入混合检索，Claude Context相比使用grep的原生 Claude Code 能大幅提升检索精度和效率，减少约 40% 的 不必要Token 消耗。
郭亚楠说，Context就承接了新需求。传统OS让人和软件对齐，新OS应该让人和Agent对齐。因为Context是个人数据的结构化、语义化集合，它就像OS管理内存和CPU一样管理每个人的数字痕迹。
去年讨论Agent落地时，重点往往是Context Engineering。大家都在琢磨怎么放 Few-shot，怎么优化 RAG 检索的文本片段。但随着 Agent 任务复杂度的上升，控制数据流向、工具调度和异常处理的底层脚手架代码，往往比单纯拼接文本对系统性能的影响更大。
AirJelly 发布了内测版本。
最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
「龙虾」（OpenClaw）的爆发，让一个趋势迅速达成共识——Agent 正在「杀死」软件，GUI 正在过时。而当下的电脑、手机等设备，并不是运行「龙虾」的最佳选项。
OpenClaw推出v2026.3.7-beta.1，史上最密集一次更新：89项提交、200+Bug修复，核心亮点是全新ContextEngine插件接口——上下文管理终于可以「自由插拔」，不动核心代码就能换策略。这次更新值得每一个做AI Agent的人认真看。
不久前在 AGI-Next 前沿峰会上，姚顺雨曾分享过一个核心观点：模型想要迈向高价值应用，核心瓶颈就在于能否「用好上下文（Context）」。