原文摘要

上下文工程是AIAgent的命脉！

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进一步信息揣测

• 上下文工程（Context Engineering）是AIAgent开发的核心竞争力：相比传统微调模型，基于上下文学习的架构能大幅缩短产品迭代周期（从数周缩短至几小时），且不受底层模型技术迭代的制约，形成"水涨船高"的竞争优势。
• 行业教训：自研模型的高风险性：在pre-PMF（产品市场契合前）阶段投入自研模型可能因大模型技术突进而血本无归（案例：GPT-3/Flan-T5的发布使作者前创业项目自研模型瞬间过时）。
• "随机研究生下降"（Stochastic Graduate Descent）实战方法论：通过手动架构搜索、调试prompt和试错迭代优化Agent框架，虽不优雅但有效，Manus团队已因此重构4次Agent框架。
• 技术选型的隐形权衡：开源基础模型端到端训练 vs 大模型上下文学习，后者更适合快速变化的应用场景，但需接受调试过程的黑箱性和不确定性。
• 行业迭代速度的残酷现实：BERT时代（7年前）的模型微调需数周，而当前技术迭代可能让数月投入的模型一夜失效，倒逼团队选择抗淘汰性更强的技术路径。
• 上下文工程的隐性成本：需要持续投入实验资源（如四次框架重构），且依赖团队对prompt工程和模型行为的深度经验性理解。