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东莞建站模板大全,公司网站开发维护,ios软件开发用什么工具,免备案自助建站网站本文只做学术分享#xff0c;如有侵权#xff0c;联系删文 企业AI的下一个万亿平台#xff0c;关键在捕捉“决策轨迹”#xff08;规则应用、例外审批、行动缘由#xff09;#xff0c;而非给现有记录系统加AI功能#xff1b; 构建决策轨迹的前提是解决“运营上下文”问…本文只做学术分享如有侵权联系删文企业AI的下一个万亿平台关键在捕捉“决策轨迹”规则应用、例外审批、行动缘由而非给现有记录系统加AI功能构建决策轨迹的前提是解决“运营上下文”问题——明确身份归属、实体关系、时间变化和跨系统信息流转这是当前市场的核心缺口RAG和AI记忆平台无法满足需求Graphlit正打造基于开放标准的上下文基础设施成为企业智能体的“认知底座”。以下内容来自对Graphlit上12月24日的一篇blog的观点翻译提炼作者Kirk Marple。原文链接https://www.graphlit.com/blog/context-layer-ai-agents-needFoundation Capital近期发布的报告《Context Graphs: AI’s Trillion-Dollar Opportunity》清晰勾勒出企业AI的未来方向。报告作者Jaya Gupta和Ashu Garg提出一个颠覆性观点下一批万亿级平台不会是给Salesforce、Workday这类传统记录系统叠加AI功能而是源于一种全新的数据资产——决策轨迹。所谓决策轨迹记录的是规则如何应用、例外如何获批、行动为何被允许的完整过程。但鲜有人关注的是捕捉决策轨迹的前提是先解决“运营上下文”这个基础问题。智能体必须先搞懂“谁拥有什么、实体如何关联、事物何时变化、信息如何跨系统流动”才能真正记录决策背后的逻辑。而这个关键的基础层在当前的AI生态中几乎是缺失的。一、上下文图谱不止是治理更是全新记录系统传统记录系统的核心是“记录对象”比如CRM里的客户信息、财务系统的交易数据。但智能体的崛起暴露了一个关键缺口决策的“隐性逻辑”从未被系统化存储。举个例子某续约智能体突破10%的政策上限提出20%的折扣方案。这个决策背后可能整合了PagerDuty的故障历史、Zendesk的升级工单、过往类似案例的审批先例最终经财务部门批准。但CRM系统里只会留下“20%折扣”这一个冰冷的结果——支撑决策的输入、政策评估、例外流程、审批链条全都凭空消失了。Foundation Capital将这些散落的决策逻辑整合后的结构称为“上下文图谱”一个跨实体、跨时间的动态决策轨迹记录让过往先例变得可查询、可复用。这不仅是更好的治理工具更是一种全新的记录系统——它记录的是“决策”而非单纯的“对象”。二、智能体必备的两层上下文多数企业都没有构建上下文图谱需要两个密不可分的上下文层而这正是多数企业的短板运营上下文决策的“土壤”这是智能体理解组织现实的基础包含四大核心身份解析邮件里的“Sarah”、Slack提到的“陈女士”、会议记录中的“Sarah Chen”是否是同一人权属与关系Acme账户归谁负责支付服务的对接工程师是谁客服升级工单如何关联产品路线图时间状态决策时的合同条款是什么客户续约时的ARR年度经常性收入是多少跨系统整合支持负责人结合CRM的客户等级、Zendesk的未结工单、Slack里的流失风险预警做出升级决策——这个整合过程从未被系统记录。没有运营上下文智能体就像没有地图的旅行者即便拿到零散信息也无法理解组织的真实运作逻辑。决策上下文运营上下文上的“建筑”当运营上下文搭建完成才能构建真正有价值的决策层决策轨迹收集了哪些输入评估了哪版政策调用了什么例外条款谁最终审批先例沉淀遇到类似情况时能快速查询“过往如何处理、结果如何”可审计性不仅记录“发生了什么”更留存“为何被允许发生”的完整上下文。两者的关系很明确运营上下文是地基决策上下文是上层建筑。没有前者后者就是空中楼阁。三、为什么RAG和AI记忆平台行不通面对上下文缺口市场给出了两种方案但都存在结构性缺陷RAG检索增强生成只能检索文本片段而非组织认知。它能找到“Sarah提到API集成”的文档但不懂Sarah的完整交互史、API集成涉及的跨团队关系也无法串联起跨Slack、邮件、会议的对话演进——它存储的是“相似性”而非“意义”。AI记忆平台大多只存储与AI的聊天记录无法建模实体、关系和时间状态。一句“用户讨论过Acme定价”远不等于理解Acme作为客户的关系史、利益相关者图谱和决策轨迹。问题的核心在于组织知识本质是一张“图谱”——人关联账户、账户关联项目、项目关联决策、决策关联结果且所有节点都随时间动态变化。而RAG和AI记忆平台都把这种网状知识拆成了孤立的“文档”或“对话”自然无法满足智能体的需求。四、真正的运营上下文层该是什么样子一个合格的运营上下文层需要具备六大核心能力身份统一的实体将人、组织、地点、事件建模为标准化实体如遵循Schema.org规范避免同一实体在不同工具中碎片化呈现多模态摄入整合Slack、邮件、会议录音、文档、代码、CRM数据等30来源保留原始结构而非仅提取文本时间建模不仅记录当前状态更追踪实体和内容的演变过程、时间顺序关系映射将“人属于组织”“文档关联项目”“决策涉及 stakeholders”等关系作为核心数据记录智能体互操作性通过标准协议如MCP模型上下文协议开放接口适配各类智能体不绑定单一厂商企业级部署支持私有部署满足数据治理和合规要求。这正是Graphlit自2021年起专注解决的问题——打造智能体的“运营上下文层”将企业零散的多模态数据转化为身份统一、时序清晰的知识图谱。不同于传统文档存储Graphlit保留了数据的结构、来源和时间属性这正是运营上下文的核心价值所在。五、从运营上下文到决策图谱Graphlit的2026 roadmap当前Graphlit已实现核心的运营上下文能力身份解析、实体提取、关系映射、时间建模以及跨30来源的多模态摄入。而2026年Graphlit将向决策图谱进一步延伸以CRM为实体核心借助Attio等客户实践将账户、联系人、交易等CRM对象作为组织多模态内容的结构化骨架智能体记忆与决策日志不仅记录智能体访问的内容更捕捉其推理轨迹——收集了哪些输入、整合了哪些上下文、采取了哪些行动工作流埋点依托已有的MCP服务器从“上下文检索路径”延伸到“决策输出捕捉”记录审批结果、例外情况、先例引用。六、决策轨迹需要行业标准而非厂商私有方案LLM可观测性领域如LangSmith、AgentOps已形成成熟的执行轨迹记录标准涵盖输入、输出、延迟、工具调用等技术指标。但决策轨迹需要更高维度的标准化——它关注的是“基于v3.2政策、经VP例外批准、参考先例Z做出决策”这类业务语义而非技术细节。如果每个平台都用私有 schema 记录决策跨系统的先例查询将成为空谈。因此决策轨迹需要像OpenTelemetry可观测性标准、Schema.org实体标记标准那样的行业规范。而Graphlit早已布局基于Schema.org和JSON-LD的标准化实体建模使其能自然延伸到决策轨迹的标准化记录无论行业最终收敛到哪种格式都能无缝适配。七、为什么现在是构建上下文层的最佳时机三大趋势的叠加让上下文层成为企业AI的必争之地ChatGPT引爆企业上下文需求每个组织都想要懂自己业务的AI而非基于公网数据的通用模型这种需求真实且持久MCP协议标准化智能体互操作性一次构建上下文层即可适配Cursor、Claude、自定义智能体等各类工具无需重复开发智能体落地遇阻企业纷纷试水智能体但缺乏上下文层导致其推理不准、无法复用先例治理手段难以解决根本问题。八、结语企业AI的下一个时代核心是“让智能体理解组织”。而这一切的起点就是构建运营上下文层——解决身份、关系、时间、跨系统整合的基础问题让决策轨迹的捕捉成为可能。Graphlit用三年时间搭建的上下文基础设施正是在填补这个缺口。如果你正在部署的智能体需要的是“理解组织”而非“检索文档”那么上下文层就是你不可或缺的起点。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】