一文读懂“上下文层”！AI Agent进阶必修课，从原理到架构，看完这篇全懂了！

摘要：企业AI的下一个万亿级机会在于构建"决策轨迹"系统，而非简单叠加AI功能。Foundation Capital报告指出，智能体需先解决"运营上下文"基础问题（身份归属、实体关系、时间变化和跨系统流转），才能有效记录决策逻辑。当前RAG和AI记忆平台存在结构性缺陷，无法满足组织知识的网状特性。Graphlit正打造基于开放标准的上下文基础设施，通过统一实

Python编程杰哥

559人浏览 · 2025-12-31 12:01:27

Python编程杰哥 · 2025-12-31 12:01:27 发布

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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-need

Foundation 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。

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