上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础，但将其应用于此仍受限于提示（如点或框）构建，这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率，更使得模型在处理复杂的连续视频时，难以维持时空一致性。
最近，Cursor 也发表了一篇文章《Dynamic context discovery》，分享了他们是怎么做上下文管理的。结合 Manus、Cursor 这两家 Agent 领域头部团队的思路，我们整理了如何做好上下文工程的一些关键要点。
planning-with-files是开源社区最近疯传的一个Skill，发布仅四天收获3.3k star。目前还在持续增长。
2025年的最后一天， MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口（Context Window），试图将窗口拉长到100万甚至1000万token时，这篇论文却冷静地指出了一个被忽视的真相：这就好比试图通过背诵整本百科全书来回答一个复杂问题，既昂贵又低效。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
过去的 2025 年，对于检索增强生成（RAG）技术而言，是经历深刻反思、激烈辩论与实质性演进的一年。
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
扩散语言模型（Diffusion Language Models）以其独特的 “全局规划” 与并行解码能力广为人知，成为 LLM 领域的全新范式之一。然而在 Any-order 解码模式下，其通常面临
