当前企业在部署智能体 AI（Agentic AI）解决方案时，普遍面临 “上下文获取与管理” 的关键挑战 —— 智能体 AI 作为能自主整合工具、数据及信息源以生成答案的系统，其可靠性与相关性完全依赖于精准上下文的支撑。然而在多数企业中，这些关键上下文分散于文档、邮件、业务应用、客户反馈等各类非结构化数据源中，如何高效整合并精准传递这些信息，成为 2026 年全球企业加速智能体 AI 落地的核心突破口。Elastic 首席产品官肯・埃克斯纳（Ken Exner）强调：“企业正逐渐意识到，要正确部署智能体 AI，必须拥有相关数据；相关性在智能体 AI 场景中至关重要，因为 AI 会代表用户采取行动。多数企业在构建 AI 应用时遇到的问题，本质上都是相关性不足。”
从行业趋势来看，智能体 AI 的部署已进入 “关键窗口期”，企业对其需求正从实验阶段转向规模化落地。德勤研究预测，到 2026 年，超过 60% 的大型企业将大规模部署智能体 AI，较当前实验性应用阶段实现跨越式增长；高德纳（Gartner）则进一步预测，到 2026 年底，40% 的企业应用将整合任务专用智能体，远高于 2025 年不足 5% 的占比。这种增长背后，是智能体 AI 从 “通用助手” 向 “上下文感知型智能体” 的进化 —— 通过添加任务专业化能力，AI 助手能更精准地理解场景需求，而这一进化的核心支撑，正是上下文工程的成熟。
上下文工程作为专门解决 “在正确时间为智能体提供正确上下文” 的技术体系，其价值不仅在于确保智能体 AI 拥有生成准确、深度响应所需的数据，更能帮助大语言模型（LLM）理解 “需要调用哪些工具获取数据” 以及 “如何调用这些工具的 API”。当前，尽管行业已出现 Model Context Protocol（MCP）等开源标准，支持 LLM 与外部数据连接通信，但能让企业在单一平台内原生整合 “数据检索、治理、智能体编排”，进而构建精准 AI 智能体的解决方案仍较为稀缺。而 Elastic 旗下的 Elasticsearch 平台，长期以来都是上下文工程的核心支撑工具，近期其推出的 “智能体构建器（Agent Builder）” 功能，更是简化了智能体全生命周期的运营管理 —— 从开发、配置、执行，到定制化调整与可观测性监控，实现了端到端效率提升。
Elasticsearch 的 Agent Builder 通过多种技术手段，助力企业基于私有数据构建 MCP 工具。例如，借助 Elasticsearch 查询语言（一种用于数据筛选、转换与分析的管道式查询语言）或工作流建模，用户可将各类工具与提示词、LLM 结合，快速搭建智能体。该功能既提供 “开箱即用的可配置对话式智能体”，支持用户直接与索引中的数据交互聊天，也允许用户基于私有数据，通过各类工具与提示词从零构建专属智能体。埃克斯纳解释道：“数据是 Elastic 的核心，我们致力于为用户提供激活数据价值的工具。打开 Agent Builder 后，用户只需将其指向 Elasticsearch 中的一个索引，就能立即与该索引中的所有数据，或通过集成获取的外部数据源进行交互。”
值得关注的是，提示词与上下文工程正逐渐发展为一门独立学科。这一领域无需用户具备计算机科学学位，但随着实践深入，相关课程与最佳实践将不断涌现，因为其中蕴含着 “艺术化” 的设计逻辑 —— 如何通过精准的上下文设计驱动 AI 自动化，直接决定了生产力提升的效果。埃克斯纳表示：“我们希望简化这一过程，但用户仍需思考‘如何用 AI 驱动自动化’，专注于此的企业将获得更多成功。” 从技术演进来看，上下文工程的模式也在持续迭代：行业已从早期的提示词工程，发展到 “检索增强生成（RAG）”—— 即将信息传入 LLM 的上下文窗口，再到借助 MCP 解决方案辅助 LLM 进行工具选择。但这并非终点，埃克斯纳预测：“鉴于技术发展速度，新的上下文工程模式将很快出现。未来仍会以上下文工程为核心，但会涌现出‘如何向 LLM 共享数据’‘如何确保 LLM 基于正确信息决策’的新方法，甚至会有更多模式帮助 LLM 理解未经过训练的私有数据。”
结合行业实践来看，上下文工程的重要性还体现在解决智能体 AI 的核心痛点上。例如，随着工具调用次数增加，智能体在运行中会产生大量动态上下文，若不加以管理，不仅会快速耗尽 LLM 的上下文窗口容量，还可能导致 “上下文衰减”—— 即随着上下文长度增加，模型注意力分散、推理能力下降。而上下文工程通过 “精准筛选关键信息”“优化信息传递方式”，能有效缓解这一问题，确保智能体在处理复杂任务（如多轮工具调用、长周期项目管理）时，始终基于高质量上下文决策。此外，在企业关注的合规与安全层面，上下文工程还能通过 “数据治理嵌入”，确保智能体调用的上下文符合数据隐私法规，避免敏感信息泄露，为智能体 AI 在金融、医疗等监管严格领域的落地提供保障。
总体而言，智能体 AI 的竞争本质上是上下文工程能力的竞争。企业要在智能体 AI 浪潮中占据优势，不仅需要部署先进的 LLM 与工具集成能力，更需构建成熟的上下文工程体系 —— 通过高效整合分散数据源、精准传递关键信息、持续迭代工程模式，让智能体 AI 真正具备 “理解场景、自主决策、可靠行动” 的能力，最终实现从 “技术实验” 到 “业务价值落地” 的跨越。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zhi-neng-ti-ai-de-he-xin-zai-yu-shang-xia-wen-gong-cheng
