一、为什么要有统一上下文层

AI Infra 从“数据流”向“知识流”和“状态流”转变，企业级 Agent 落地确实是混合型的，并且一个能够共享知识和状态的 Context Engineering 基础设施，即“统一上下文层”（Unified Context Layer），是实现复杂 Agent 工作流的刚需。有 3 个必然性：

  • 企业工作流必然是多人多Agent混合的形式
  • 多agent必然是多基座模型
  • 复杂工作流必然是要求有状态的会话管理和上下文持久化能力

因此：解决知识共享、状态同步和流程可控性这三个核心问题，需要有统一上下文层

二、统一上下文层有 3 个关键环节

2.1 治理：上下文可信

  • 将原始、混乱的信息，转化为结构化、可验证的知识单元，通过RAG等机制，为AI的每一个输出提供强有力的证据支撑
  • 从文档解析、向量数据库，到图RAG的严谨推理，治理确保了注入AI的知识是纯净、合规且可追溯的
  • 建立整个智能系统可信度基础的第一步

2.2 感知：AI 解析理解多模态数据

  • 将异构、非结构化的多模态数据，实时转化为AI可以理解并执行的上下文或指令
  • 无论是解析视频中的视觉逻辑，还是将音频流与时间戳绑定，感知让AI能像人类一样，从全息信息中获取洞察
  • 是Agent世界的输入引擎，决定了AI能看到多广、理解多深

2.3 控制：掌握Agent工作流

  • 管理着Agent的执行流程、长期状态与非线性决策，确保任务流程的可靠、可控与可调试
  • 从LangGraph的图结构化工作流，到AutoGen的多Agent协作，再到Manus AI的注意力操控，控制让智能体不再是一时兴起，而是目标明确的行动者
  • 决定了AI能否将海量知识，转化为稳定、可靠的现实生产力

三、治理、感知、控制的关系

这三条路径的关系，想象为一座高效运转的未来工厂：

  • 感知（Perception）是工厂的采掘与提纯部门。它将来自世界的原材料——视频、文档、数据流——进行高精度采集和初步加工
  • 治理（Governance）是工厂的仓储与质检中心。它将提纯后的材料进行结构化存储，贴上标签，确保其质量与合规，随时准备投入生产
  • 控制（Control）则是工厂的精密调度与生产线。它在最精确的时刻，将最高质量的知识“零件”，调度并注入给AI执行器，确保整个生产流程稳定、高效，最终产出远超预期的智能成品

四、总结

这三条路径，共同交织成一张承载智能的“上下文网格”。它不是一个孤立的技术，而是统筹检索（治理）、记忆（治理/控制）和工具编排（控制）的系统级实践。

不同的项目，因为团队背景、技术积累、产品起点不同，会选择其中一条路径，最终走向“统一上下文层”，也就是 Context Infra。

标签：infra, ai

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