网罗开发小红书、快手、视频号同名大家好我是展菲目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者《ESP32-C3 物联网工程开发实战》图书作者《SwiftUI 入门进阶与实战》超级个体COC上海社区主理人特约讲师大学讲师谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主华为HDE/HDG我的博客内容涵盖广泛主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告同时也会提供产品优缺点分析、横向对比并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。展菲您的前沿技术领航员 大家好我是展菲 全网搜索“展菲”即可纵览我在各大平台的知识足迹。每周定时推送干货满满的技术长文从新兴框架的剖析到运维实战的复盘助您技术进阶之路畅通无阻。文章目录引言一、为什么 Context 会成为 AI Runtime 的核心二、为什么 Chat History 不是 Context三、Context Engine 到底维护什么四、为什么 Context Engine 比 Memory 更重要五、Context Engine 为什么必须成为 Runtime六、HarmonyOS PC 为什么特别适合 Context Engine七、未来 Context Engine 会成为 AI 的第二内存八、真正决定 Agent 上限的可能不是模型总结引言过去一年大模型领域几乎所有讨论都围绕着几个关键词展开更大的参数量更长的上下文窗口Context Window更强的推理能力Reasoning更复杂的 Agent Framework于是很多开发者形成了一个印象模型越强 Agent 就越聪明。但真正开始做企业级 AI 应用后你会发现一个完全不同的现象。同一个模型、同一个 Prompt、同一个 Tool 在不同项目里的效果可能天差地别。例如用户输入一句帮我整理当前项目的测试方案。为什么有的 AI 能准确找到当前需求、接口文档和测试计划而有的 AI 却开始一本正经地胡编乱造很多人把原因归结为Prompt 不够好。实际上更深层的问题是AI 根本不知道 当前项目是什么。也就是说它缺少的不是推理能力而是Context未来 AI Native 系统真正竞争的可能不是模型而是Context Engine一、为什么 Context 会成为 AI Runtime 的核心传统软件运行时只需要维护CPU Memory Thread Handle程序真正关心的是资源状态例如内存还有多少 线程是否结束 Socket 是否关闭但是 Agent Runtime 完全不同AI 每一次推理都必须回答三个问题我是谁 用户现在在做什么 下一步应该做什么这些信息 CPU 不知道、Scheduler 不知道、Planner 也不知道它们都需要依赖Context Engine所以过去 Runtime 管理的是Resource未来 Runtime 管理的是Context二、为什么 Chat History 不是 Context很多团队做 AI 时第一反应就是把聊天记录全部发给模型。例如User 帮我生成测试方案。 Assistant 好的。 ...... 继续。 ...... 修改一下。 ......最后Prompt 越来越长、Token 越来越多、成本越来越高、但效果却越来越差。为什么因为聊天记录描述的是用户说过什么。而真正重要的是用户现在正在做什么。这是两件完全不同的事情。例如用户已经打开 DevEco Studio打开接口文档选中了 ApprovalService.ets当前 Workspace 是 AMS 项目这些信息聊天记录里根本没有。因此Chat History ≠ Runtime Context真正的 Context 来自Workspace Runtime三、Context Engine 到底维护什么很多人认为 Context 就是一段字符串。实际上一个完整的 Context Engine 更像一个运行时数据库。例如interfaceRuntimeContext{workspaceId:stringcurrentProject:stringactiveWindow:stringcurrentFile:stringcurrentSelection:stringopenedFiles:string[]recentTasks:Task[]memory:Memory[]}这些对象并不是 Prompt而是运行时状态。真正送给模型之前Context Engine 会完成状态裁剪 ↓ 上下文融合 ↓ 摘要生成 ↓ Prompt Construction因此 Context Engine 更像AI Runtime Database而不是Prompt Builder四、为什么 Context Engine 比 Memory 更重要很多 Agent Framework 都在强调Memory例如Long MemoryVector MemorySemantic Memory这些都很重要但它们只能回答过去发生了什么而真正需要回答的是现在正在发生什么例如当前Workspace AMS ↓ 当前文件 ApprovalService.ets ↓ 当前函数 submitApproval()这时候用户输入优化当前代码。模型真正需要的是Current Context而不是三个月前的聊天记录。所以未来Context MemoryMemory 保存历史、Context 描述现在、Planner 依赖 Context、Agent Scheduler 同样依赖 Context。五、Context Engine 为什么必须成为 Runtime很多团队把 Context 放在 Chat Session 里面。这样会导致关闭聊天窗口Context 丢失。切换设备Context 丢失。切换 WorkspaceContext 丢失。真正合理的架构应该是Workspace Runtime ↓ Context Engine ↓ Planner ↓ Agent RuntimeContext 属于Runtime而不是Chat只有这样 AI 才能做到持续理解用户。六、HarmonyOS PC 为什么特别适合 Context Engine浏览器里的 AI 只能看到网页。聊天机器人只能看到聊天记录。但是 HarmonyOS PC 可以看到当前 Workspace ↓ 当前窗口 ↓ 当前工程 ↓ 当前文件 ↓ 当前设备 ↓ 当前任务例如interfaceWorkspaceSnapshot{activeProject:stringcurrentFile:stringactiveWindow:stringselectedText:stringcurrentTask:string}这些数据共同组成Runtime ContextAI 不再需要猜测用户想干什么。而是真正理解用户正在干什么。这就是Workspace Native AI和Chat AI最大的区别。七、未来 Context Engine 会成为 AI 的第二内存CPU 有Cache程序有Heap数据库有Buffer Pool未来 AI Runtime 可能也会有Context Cache它维护的不是数据。而是当前运行状态。例如当前 Goal ↓ 当前 Task ↓ 当前 Workspace ↓ 当前 Device ↓ 当前 ToolPlanner 每次规划之前首先读取Context Cache然后生成Task Graph最后 Scheduler 执行。因此未来 AI Runtime 的执行链路很可能变成Goal ↓ Context Engine ↓ Planner ↓ Task Graph ↓ Agent Scheduler ↓ Tool Runtime ↓ Execution这里 Context Engine 已经不是辅助模块。而是整个 Runtime 的入口。八、真正决定 Agent 上限的可能不是模型很多人认为未来 AI 的竞争是谁家的模型更强。实际上越来越多企业实践发现真正影响 Agent 效果的因素往往是Context QualityContext 越完整Planner 的决策越准确、Task 拆分越合理、Tool 调用越精准、模型产生幻觉的概率也越低。因此未来真正的竞争可能变成Model Competition ↓ Context Competition谁能持续维护Workspace Task Goal Memory Device Tool这些运行时状态谁就更容易构建真正可落地的 AI Native 系统。总结过去四十年 Runtime 管理的是CPU Memory Thread未来十年Runtime 管理的核心对象正在发生变化Goal Task Workspace Context过去Memory 程序的记忆未来Context AI 的运行时认知过去Scheduler 决定资源如何分配。未来Context Engine 决定 Agent 如何理解世界。所以HarmonyOS PC 最容易被忽略的一层不是 Agent也不是 Planner。而是Context Engine因为它决定的不只是 Prompt 的长度。而是整个 AI Native Runtime 是否真正拥有的的能力有持续理解、持续规划、持续执行也许未来真正的 AI 操作系统比拼的不是谁拥有最大的模型而是谁拥有最完整、最实时、最智能的Context Engine。