--- title: Context 即 Agent：下一场 AI 产品战争，是上下文之争 description: 当模型与 Harness 逐渐趋同，Context 如何决定 Agent 的能力边界。 canonical: https://yangpan.com/blog/context-is-agent language: zh-Hans section: blog translation_key: context-is-agent date: 2026-06-30 date_type: publication author: 杨攀 / Pan YANG sources: - label: 微信公众号「杨攀同学」· 原文 url: https://mp.weixin.qq.com/s/RPKe-916Qc_CsqNOlZldIw --- # Context 即 Agent：下一场 AI 产品战争，是上下文之争 当模型与 Harness 逐渐趋同，Context 如何决定 Agent 的能力边界。 本文首发于微信公众号，原文链接见“来源与相关链接”。 本篇文章根据我在本月 43 Talks 线下活动中的分享整理而成。主理人李继刚邀请我时，给的主题词只有一个：Context。我想从 Agent 的视角出发，讨论一个判断：随着模型和 Harness 逐步趋同，真正决定 Agent 能力边界的，会越来越是 Context。 说明：正文基于 PPT 内容进行了轻度解读；配图来自本次分享 PPT 的导出图，使用 Guizang PPT Skill 制作。 > **五个核心判断** > > 1. 模型能力和 Context 交织进化，交替成为瓶颈，每一轮模型能力的提升后 Context 的重要性都在提升。 > 2. 模型在吞噬 Harness，但永远吞噬不了 Context，因为 Context 不是能力，是事实。 > 3. Agent 的天花板不在模型，在 Context。 > 4. 谁拥有用户的上下文，谁就拥有一切。 > 5. 把 Context 管好，Agent 自然涌现。 ## 一次关于 Context 的分享 大家好，今天我想分享我上周在 43 Talks 线下活动中的内容。感谢 43 Talks 和李继刚的邀请。继刚当时给这次分享的主题只有一个词：Context。我就在想，围绕 Context 还能讲什么？Context 领域已经有很多专家，有人讲工程，有人讲产品。 我想选择一个稍微不同的角度。正好最近我在做 Agent 基础设施，自己也是 Agent 的重度用户。长期以来，我一直在思考 Context 在整个 Agent 生态系统中的价值。于是我想到一个题目：《Context 即 Agent》。 接下来，我会从这个角度展开分享。 ![第 1 页 · Context 即 Agent](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/01.webp '第 1 页 · Context 即 Agent') ![第 2 页 · 开场故事](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/02.webp '第 2 页 · 开场故事') ![第 3 页 · Same Model · Different Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/03.webp '第 3 页 · Same Model · Different Context') ![第 4 页 · 变化的不是 Agent，是 Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/04.webp '第 4 页 · 变化的不是 Agent，是 Context') --- ## 瓶颈不是线性移动，而是螺旋上升 ![第 5 页 · 第一幕：瓶颈在哪里？](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/05.webp '第 5 页 · 第一幕：瓶颈在哪里？') ![第 6 页 · 不是线性路径，是交织演化](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/06.webp '第 6 页 · 不是线性路径，是交织演化') 这些年，大模型和 Agent 产业一直在交织演化。每一次模型能力和 Harness 变强，我们都会重新回到 Context。最开始我们关注 Prompt，后来关注上下文，再后来关注 Harness。 ![第 7 页 · 2026 年，Harness 爆发了](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/07.webp '第 7 页 · 2026 年，Harness 爆发了') ![第 8 页 · 瓶颈又回到了 Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/08.webp '第 8 页 · 瓶颈又回到了 Context') 当模型能力提升后，我们发现提供给模型的上下文不够，反而限制了模型能力发挥。于是我们去解决上下文问题。上下文改善之后，我们又通过提升 Harness 来增强模型的行动能力。当 Harness 提升到一定程度，限制 Agent 继续变强的，又变成了上下文。 ![第 9 页 · 交织进化的螺旋](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/09.webp '第 9 页 · 交织进化的螺旋') 所以，模型能力、Harness 能力和上下文能力的提升，不是一条线性路径，而是一条交织演化、交替上升的螺旋。模型能力和上下文会轮流成为瓶颈；每一轮螺旋之后，Context 的重要性都会继续上升。 我们常说模型会吃掉很多东西：知识、信息、模式、最佳实践和概率。与此同时，模型自身的能力也在逐步提升，包括执行任务、调用工具、感知环境和运行工作流的能力。 ![第 10 页 · Harness 定义](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/10.webp '第 10 页 · Harness 定义') 这些能力原本都属于 Harness 的一部分。但我们会发现，它们正在逐步被集成到模型中，成为模型自身能力的一部分。无论是 OpenClaw、Hermes，还是各种 Agent 框架，它们之间的本质差异正在变小，执行层能力也在慢慢商品化。 ![第 11 页 · Agent = f （Harness，Context）](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/11.webp '第 11 页 · Agent = f （Harness，Context）') 所以我们再从这个角度看 Agent。第一版公式可以写成：Agent 是关于 Harness 和 Context 的函数。前面我对 Harness 和 Context 做了很多说明，但后来我意识到，Harness 会逐步变成模型能力的一部分，并且趋于一致。它并不是一个长期稳定的变量，而是一组会持续提升、最终被并入模型的能力。 ![第 12 页 · Harness 不是变量，是函数本身](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/12.webp '第 12 页 · Harness 不是变量，是函数本身') ![第 13 页 · 模型在吞噬 Harness](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/13.webp '第 13 页 · 模型在吞噬 Harness') ![第 14 页 · Agent = f （Context）](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/14.webp '第 14 页 · Agent = f （Context）') 换句话说，Harness 更像函数本身的一部分。过去需要外部框架完成的事情，比如调工具、执行代码、管理记忆、多步规划，正在变成模型的原生能力。所以 Agent 是什么？它更像是一个关于 Context 的函数。模型和 Harness 本质上都在函数内部，剩下那个不断变化、不断适应的变量，就是 Context。 模型会持续吞噬 Harness，并在这个过程中提升自身能力。但模型永远吞噬不了 Context，因为 Context 不是能力，而是事实。 ![第 15 页 · 模型永远吞噬不了 Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/15.webp '第 15 页 · 模型永远吞噬不了 Context') --- ## 为什么 Context 是决定性变量 ![第 16 页 · 第二幕：为什么是 Context？](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/16.webp '第 16 页 · 第二幕：为什么是 Context？') ![第 17 页 · 没有 Context，模型只能给你 P50](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/17.webp '第 17 页 · 没有 Context，模型只能给你 P50') 模型本身是概率机器，默认输出往往是训练数据分布中的中位数，也就是统计意义上最正确的那一部分。如果没有 Context，模型面对我们的问题时，给出的通常都是 P50 的结果。 ![第 18 页 · Context 是解压缩的钥匙](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/18.webp '第 18 页 · Context 是解压缩的钥匙') 有了 Context 之后，情况就不一样了。Context 是解压缩模型能力的钥匙。模型已经把大量可能性压缩在概率分布中，而 Context 能把其中一条路径解压成此时此地的答案。 ![第 19 页 · 模型是压缩的能力](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/19.webp '第 19 页 · 模型是压缩的能力') ![第 20 页 · Prompt 是一句话，Context 是工作现场](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/20.webp '第 20 页 · Prompt 是一句话，Context 是工作现场') 所以，Context 是什么？它是此时此地，是那把钥匙。早期的 Prompt 通常只是一句话，用来激发模型能力；而 Context 是一整个工作现场。 ![第 21 页 · Context 定义](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/21.webp '第 21 页 · Context 定义') Context 为模型还原任务发生的背景和条件，让 Agent 有能力做出更正确的行动。目标、背景、历史、约束、材料、状态、偏好、成功标准，这些都属于 Context。 ![第 22 页 · 场景对比：Coding Agent](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/22.webp '第 22 页 · 场景对比：Coding Agent') 举个例子，如果只对模型说“帮我实现一个登录功能”，它可能会给出一个教科书式的示例。但如果把项目结构、技术栈、登录设计、数据库 Schema、团队代码风格、不能碰的模块、测试和部署方式都提供给 Coding Agent，结果就会完全不同。 ![第 23 页 · 代码为什么长成这样，才是 Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/23.webp '第 23 页 · 代码为什么长成这样，才是 Context') ![第 24 页 · 场景对比：融资邮件](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/24.webp '第 24 页 · 场景对比：融资邮件') 回到前面的融资邮件例子。如果我们给 Agent 提供了充分背景，它也能得到我们真正想要的结果。这时，它给出的就不再是通用示例，而是符合真实需求的完整产出。 ![第 25 页 · Context 让 Agent 看起来变聪明](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/25.webp '第 25 页 · Context 让 Agent 看起来变聪明') 所以，你的 Agent 和我的 Agent 的差异，并不一定来自模型本身。即使用同一个模型，Agent 的表现也可能相差很大。差异往往来自不同的人对 Context 的投入。提供不同的 Context，就会得到不同的 Agent。 ![第 26 页 · Harness 越强，Context 越重要](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/26.webp '第 26 页 · Harness 越强，Context 越重要') 而且，Harness 越强，Context 就越重要。有人会认为 Harness 变强后，Context 就没那么重要了，系统都能自动处理。但实际上，越强的 Harness 越容易把 Context 中的一个小偏差放大成具体错误。 ![第 27 页 · Agent 的天花板在 Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/27.webp '第 27 页 · Agent 的天花板在 Context') 所以，当我们使用同样的模型、同样的 Agent 框架时，真正的差异在哪里？答案仍然是 Context。 --- ## Context 是活的，会在使用中生长 ![第 28 页 · 第三幕：Context 是活的](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/28.webp '第 28 页 · 第三幕：Context 是活的') ![第 29 页 · Context 会生长](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/29.webp '第 29 页 · Context 会生长') Context 不是静态的，它是活的，会生长，也有时间轴。你在使用 Agent 的过程中，不只是在消费 Context，也在反向塑造 Context。你的每一次行动，都可能让 Context 发生变化。你和 Agent 长期共同维护的，其实是一个持续变化的工作现场，这就是 Context。 ![第 30 页 · 真正缺的是动态 Context](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/30.webp '第 30 页 · 真正缺的是动态 Context') 我们已经习惯把大量静态内容做成知识库交给 Agent，但很多人忽视了持续变化的数据。如果把这些动态数据也作为 Context 提供给 Agent，它的能力会进一步增强。 ![第 31 页 · 动态 Context 卡在哪里？](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/31.webp '第 31 页 · 动态 Context 卡在哪里？') 为什么动态 Context 很少有人做？因为它确实很难，难在收集、消费和整理。一些 LLM Wiki 类产品，其实已经在尝试解决这个问题。 ![第 32 页 · 谁解决动态 Context，谁解锁下一代 Agent](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/32.webp '第 32 页 · 谁解决动态 Context，谁解锁下一代 Agent') 对于 Agent 创业者和产品开发者来说，谁能解决动态 Context 的收集、消费和整理，谁就可能打开下一代 Agent 的机会。 ![第 33 页 · OpenClaw 和 Hermes 是 Harness 的胜利](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/33.webp '第 33 页 · OpenClaw 和 Hermes 是 Harness 的胜利') OpenClaw 和 Hermes 当然是 Harness 的胜利，这是很多人的共识。但从另一个角度看，它们又何尝不是 Context 的胜利？ ![第 34 页 · 真正的胜因](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/34.webp '第 34 页 · 真正的胜因') 它们降低了 Context 收集、持久化和持续积累的门槛，让 Context 可以更自然地沉淀。无感的 Context 积累，也是这类 Agent 框架成功的重要因素。 ![第 35 页 · Context 应该自然发生](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/35.webp '第 35 页 · Context 应该自然发生') 对开发者和产品人来说，Context 的收集、持久化、累积，应该自然发生，不应该要求用户刻意做什么。谁能把 Context 累积做得最无感，谁就赢。 ![第 36 页 · 很多人不愿意输入，不是因为不会用](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/36.webp '第 36 页 · 很多人不愿意输入，不是因为不会用') 再想一想，我们今天给 Agent 输入内容，主要还是靠打字。这本身就有成本。打字时，我们会字斟句酌，会反复修改，这些都会增加输入负担。理想的状态是，我们想到哪里就说到哪里，不需要承担额外的表达压力。 ![第 37 页 · 要无负担输入](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/37.webp '第 37 页 · 要无负担输入') 当表达本身就能成为输入，Agent 才能更容易获取 Context，我们也才能更自然地使用 Agent。如果一个产品要求用户必须准备高质量、整理过、处理过的输入，它就还不是理想的 Agent 产品。好的 Agent 产品应该让输入变得无负担，让用户不必担心输入质量，而让模型自己去分析和理解。 ![第 38 页 · 不能用 Markdown 定义，就不存在](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/38.webp '第 38 页 · 不能用 Markdown 定义，就不存在') 再从另一个角度看，有多少人能够在数字世界里清楚地描述自己？如果你的日常工作、生活资料、习惯和偏好不能被文字化、结构化地表达出来，那么对 Agent 来说，你就是一个陌生人。它不知道如何与你更好地配合，也不知道如何更好地服务你。 --- ## 下一场战争，是上下文之争 ![第 39 页 · 下一场战争：上下文之争](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/39.webp '第 39 页 · 下一场战争：上下文之争') ![第 40 页 · 下一场：上下文之争](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/40.webp '第 40 页 · 下一场：上下文之争') 今天大家都在讨论 Agent 的方向。无论创业者还是大公司，都在做 Agent。但我认为，未来的 Agent 竞争不只是 Harness 之争，更是 Context 之争，也就是上下文之争。互联网时代，巨头争夺的是入口、流量和生态；而下一阶段，真正要争夺的是上下文。谁能掌握用户和企业的上下文，谁就会拥有更大的优势。 ![第 41 页 · 谁拥有用户的上下文，谁就拥有一切](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/41.webp '第 41 页 · 谁拥有用户的上下文，谁就拥有一切') 为了掌握用户和客户的上下文，产品需要在上下文的收集、整理、分析、积累和生长过程中，提供足够好的体验。谁拥有用户的上下文，谁就在未来拥有更大的主动权。上下文还有另一个重要特点：不可迁移。 ![第 42 页 · 不可迁移性](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/42.webp '第 42 页 · 不可迁移性') Agent 可以换，Agent 框架也可以换，但真正不能轻易更换、并且会不断产生复利的，是上下文。项目历史、代码库演进、客户对话、产品决策、团队工作方式、个人偏好和审美判断，这些沉淀越深，迁移成本就越高。 ![第 43 页 · Context 的正反馈飞轮](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/43.webp '第 43 页 · Context 的正反馈飞轮') 上下文本身有正反馈飞轮：在一个产品里使用越多，Context 越完整，Agent 就越好用；Agent 越好用，用户就越不想迁移，也会继续产生更多 Context。 ![第 44 页 · 未来 AI 产品竞争](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/44.webp '第 44 页 · 未来 AI 产品竞争') 所以，未来 Agent 产品竞争，不是比谁的界面更炫，而是比谁积累了更深的 Context。 ![第 45 页 · 把精力花在构建自己的上下文上](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/45.webp '第 45 页 · 把精力花在构建自己的上下文上') 如果你是 Agent 创业者或开发者，应该把精力放在如何帮助用户以更低门槛构建上下文上。如果你是普通 Agent 用户，也应该把更多精力放在构建自己最大、最新、最能反映真实状态的上下文上。 ![第 46 页 · Prompt Engineering ／ Agent Engineering ／ Context Management](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/46.webp '第 46 页 · Prompt Engineering ／ Agent Engineering ／ Context Management') 因此，Context 管理会成为 Agent 使用者的新能力和基本功。过去我们经历了 Prompt Engineering、Agent Engineering 和 Context Management，分别解决怎么问、怎么运行，以及凭什么做对。最后我们可以想象一个画面：如果你的所有上下文都摆在 Agent 面前，会发生什么？ ![第 47 页 · 把 Context 管好，Agent 自然涌现](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/47.webp '第 47 页 · 把 Context 管好，Agent 自然涌现') 相比缺少上下文的 Agent，拥有足够上下文的 Agent 更可能产生涌现能力，并为你提供更多服务。这也是未来 Agent 产业要前进的方向。经过上面的讨论，我想表达的观点是：Context 就是 Agent。当然，这只是从 Context 视角看这个问题。 ![第 48 页 · Context 即 Agent](https://assets.yangpan.com/blog/context-is-agent/48.webp '第 48 页 · Context 即 Agent') 我们不能否认 Agent 框架和模型能力提升在整个发展路线中的巨大意义。但我今天想强调的是，Context 同样具有巨大价值。未来，模型能力会不断提升，Harness 会越来越趋同。谁拥有更高质量、更完整、更实时更新的 Context，谁就能形成复利，并取得更多价值。 谁拥有更好的 Context，谁就能取得更多价值。 --- > Context 即 Agent。把 Context 管好，Agent 自然涌现。从今天起，把精力花在构建自己的上下文上。 > > 在未来模型能力不断提升、Harness 越来越趋同的情况下，谁拥有更高质量、更完整、更实时更新的 Context，谁就能形成复利，也就能取得更多的价值。 ## 来源与相关链接 - [微信公众号「杨攀同学」· 原文](https://mp.weixin.qq.com/s/RPKe-916Qc_CsqNOlZldIw)