搜索
Lucius 是一家做企业级 AI 员工的公司，但创始人赵赫不太喜欢「AI 员工」这个标签。他更愿意说，Lucius 做的是企业的 Context Layer，一套让 Agent 能够进入组织、理解现场、遵守边界、持续调度任务的组织调度系统。
欢迎大家尝试前不久GitHub的日榜榜首项目——Claude Context。通过在AI coding场景引入混合检索，Claude Context相比使用grep的原生 Claude Code 能大幅提升检索精度和效率，减少约 40% 的 不必要Token 消耗。
最近，Cursor 也发表了一篇文章《Dynamic context discovery》，分享了他们是怎么做上下文管理的。结合 Manus、Cursor 这两家 Agent 领域头部团队的思路，我们整理了如何做好上下文工程的一些关键要点。
过去的 2025 年，对于检索增强生成（RAG）技术而言，是经历深刻反思、激烈辩论与实质性演进的一年。
扩散语言模型（Diffusion Language Models）以其独特的 “全局规划” 与并行解码能力广为人知，成为 LLM 领域的全新范式之一。然而在 Any-order 解码模式下，其通常面临
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
在几天前，上海交大发布了一篇名为 《上下文工程2.0：上下文工程的上下文》（Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering） 的重磅论文。
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
最近在开源社区闲逛，发现字节悄悄放出了一个叫 MineContext 的项目。和字节Viking团队的小伙伴聊天时，我了解到一个挺有意思的故事：MineContext 团队其实在今年四五月份就有了初步想法，甚至更早之前就在思考：如何围绕个人的完整记忆来做应用。