千問開放源碼 MyContext，企業上下文時代來臨

為 Agent 構築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」。

它將散落各地、格式多樣嘅個人工作數據，加工成 Agent 較易理解嘅專屬工作檔案，令 Agent 真正明白用戶同真實業務工作流，喺決策與執行過程中實現高效人手協作，顯著優化喺辦公場景嘅表現。

項目上線僅一週，喺 GitHub 已收錄逾 1,000 個 Star，人氣持續攀升。

令 Agent 真正讀懂用戶和真實業務工作流

為何需要上下文基礎設施

隨住模型能力快速提升同 Agent Harness 架構迭代，通用 Agent 嘅辦公能力日趨成熟，顯著提升咗個人效率。然而，由於缺乏真實工作環境嘅上下文，這類 Agent 難以融入實際業務流程，限制咗組織生產力增長。MIT 發表嘅 NANDA 報告指，約莫 95% 嘅企業級生成式 AI 試點都未能產生收益，核心原因正係缺數據基建，導致 AI 系統無法融入既有工作流。

一份持續更新嘅工作檔案

同傳統知識庫或向量資料庫唔同，MyContext 以本地化方式運行喺用戶設備上，能夠自動匯聚來自即時通訊、文檔、會議記錄、協作平台及線上線下多源數據，沉淀為一份持續更新嘅個人工作檔案。該檔案涵蓋職責範圍、協作關係、行為習慣同工作討論結論，令 Agent 喺執行任務時可快速查詢並推理。每筆資料均可追溯至原始出處，明確標註來源、時間同內容，過程透明，有助於緩解 AI 幻覺問題，大幅提升任務執行嘅準確率。

MyContext 背後嘅技術新思維

千問辦公喺處理時間序列數據與矛盾數據等關鍵任務時，採用創新算法與工程設計。舉例嚟講，針對 IM 中前後矛盾嘅資訊，傳統方法通常採用「取最新」或「取置信度最高」，但呢兩種方式喺 Agent 場景下易造成資訊遺失。MyContext 喺檢測到衝突時，會先進行語義分析，判斷應合併定覆蓋；若無法自動判定，則交予用戶確認。一旦經用戶確認，模型便不可再覆蓋，從而被極大保障咗數據嘅有效性與一致性。

企業上下文時代即將來臨

MyContext 目前支援處理個人釘釘、飛書等同類 IM 系統數據。用戶導入數據後，即可構築專屬 Agent 助手，該助手能基於用戶知識總結，以用戶語氣自動回覆工作訊息。未嚟，團隊仲會推出企業版上下文基礎設施，全面支援 Salesforce、SAP 等主流企業系統同本地工作流，推動企業上下文時代到來，協助組織整體生產力躍進。

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