AI 智能體的下半場：為什麼「情境工程」會成為新的科技護城河？ 來自Box CEO @levie 的精彩分享，以客觀嚴謹的視角分析了AI 智能體從「模型能力」向「系統架構」演進的必然趨勢。 核心範式的轉移：從邏輯缺陷到資訊不對稱 Levie 認為，隨著大模型推理能力的跨越式提升，智能體在執行複雜任務時的失敗，其根源將不再是邏輯推演的無能，而在於相關背景資訊的匱乏。 在這種脈絡下，開發者的重心正從「提升模型智力」轉向「解決資訊差」。 「情境工程」的本質，就是透過逆向工程的方法，推導出一個跨領域的超級專家在處理特定任務時，究竟需要哪些維度、何種密度的資訊輸入。 智能體的弔詭：高智商的“失憶全才” 他提出了一個深刻的比喻，揭示了當前智能體架構的物理限制： · 全域專家屬性：智能體具備橫跨法律、工程、商業等多個領域的專家級知識庫。 · 無狀態與空間限制：儘管智力極高，但它是「無狀態」的，且受限於上下文窗口，一次只能精準處理中等規模的資訊量。 · 這種「高智商但易忘」的特性，決定了系統必須具備極高的資訊投餵精確度。資訊過多會導致模型因雜訊而困惑，資訊過少則無法支撐決策。 攻堅方向：建構高效的資訊供應鏈為了彌補智能體的記憶缺陷，產業的技術投入正高度集中在以下四個維度，旨在建構一套閉環的資訊分發系統： · 檢索與回想：建構超大規模、低延遲的搜尋與檢索架構，確保資料取得的即時性。 · 啟發式排序：透過演算法對檢索到的資訊進行權重排序，確保最關鍵的Context 被優先推送到模型前端。 · 系統提示字工程：透過精細化的System Prompts 定義任務邊界與執行邏輯。 · 狀態與空間最佳化：在有限的上下文視窗內，透過創新的資料管理方式，最大限度地節省空間以承載更複雜的推理邏輯。 算力槓桿：AI 處理資料的非對稱優勢 Levie 強調了一個被低估的優勢：AI 在處理上下文時的計算強度遠遠超過人類。 人類在短時間內處理大量異質資料的能力是有限的，但智慧體可以利用大規模運算資源，在毫秒級完成對大量資料的掃描、精煉與重組。這種「算力驅動的資訊處理」能力，正是建構高性能智能體的核心壁壘。
