你有没有遇到过这样的场景。
花了两周时间搭了一个Agent，接入了公司的知识库，连上了业务系统，测试的时候回答得有模有样。一上线，全崩了。
用户问“帮我查一下上个月的应收账款情况”，Agent翻遍了知识库，找出来三份不同口径的报表，给出了一个数字，但那个数字是三个月前的。用户问“这个客户的订单为什么延迟了”，Agent调了ERP，调了CRM，发现两个系统里的客户ID不一致，它卡住了。
问题不在模型。 你的模型足够聪明，知识库里的资料也足够多。问题出在Agent对“此刻正在发生什么”一无所知。
这就是2026云栖大会上，阿里云CTO李飞飞提出的核心命题。他指出，决定Agent能力上限的不只是模型参数，还包括能否持续理解企业知识、业务状态和执行反馈。围绕这个判断，阿里云提出了Model、Harness、Context三维度推进Agent落地的框架，其中最难标准化的一环是Context。
上下文不是“提示词”，是企业的新型数据资产
过去我们理解“上下文”，想到的是对话历史——用户上一句说了什么，Agent这一句该怎么接。这是一个会话级的概念，关掉窗口就没了。
但Agent要真正在企业里干活，它需要的上下文远不止对话记录。它需要知道：这个客户过去三个月的订单状态、这个产品的库存周转情况、这个审批流程当前卡在谁那里、上一轮执行的动作产生了什么反馈。
这些东西不在模型里，不在对话历史里，它们散落在ERP、CRM、数据库、日志、工单系统里。 而且它们是动态的，每分每秒都在变。
阿里云的判断是：上下文不再是应用侧的一段临时对话数据，而是成为企业需要统一建设和治理的新型数据资产。这不是一个技术细节的调整，是一个认知框架的升级。你把上下文当成“传参”，它就是一次性的。你把它当成“资产”，它就需要存储、计算、治理、复用。
Context Engine 解决的正是这个问题。它的核心逻辑是：底层以多模态数据存储承接各类数据，中间层通过实时计算和语义抽象把原始数据转化为Agent可理解的结构化上下文，上层通过上下文工程将正确的信息在正确的时刻装配给正确的Agent。
从“知道什么”到“此刻该做什么”
李飞飞在云栖大会上说了一句话，点出了Context Engine 的真正价值：让Agent从“知道什么”走向“此刻应该做什么”。
“知道什么”是知识库的能力。你把公司的产品手册、规章制度、历史文档都灌进去，Agent能检索、能问答。但它不知道今天仓库里还有没有货，不知道这个客户的信用额度还剩多少，不知道上一轮对话之后订单状态变了没有。
“此刻该做什么”需要的是实时上下文。Agent要能感知业务系统的当前状态，理解执行动作的即时反馈，并基于这些信息做出下一步判断。
阿里云同步发布的 ApsaraLakebase 和 AI 原生大数据服务 ADA 就是为这个目标服务的。ADA 采用多智能体协同架构，用户可以用自然语言调用离线、实时、流式分析等不同计算引擎，驱动多个Agent协同完成数据分析、工程、治理等端到端任务。Agent不再只是“查数据的人”，而是“用数据做事的人”。
Agentic Cloud：云产品变成Agent能调用的“函数”
Context Engine 要跑起来，光有数据层不够，还需要整个云基础设施的配合。
在Agentic Cloud战略下，阿里云做了一件很关键的事：对云产品进行 Skill化、MCP化和CLI化改造，让每一个云产品都变成Agent可以“像调函数一样调用”的标准化能力模块。
这意味着什么？以前，你要让Agent操作数据库，得写一堆API调用代码，处理鉴权、错误、重试。现在，数据库本身就暴露了Agent友好的接口，Agent可以像人用SQL客户端一样“操作”数据库，但不需要人写SQL。
EMR Serverless StarRocks 已经发布了面向Agent的Skills，提供SQL开发、慢查询诊断、建表设计、数据导入、实例运维等六大能力。Agent不只是“查StarRocks”，而是“用StarRocks干活”。
AgentCore 把企业级Agent的基础设施标准化、托管化，支持长任务、失败重试、断点恢复与异步执行，官方给出的数字是任务完成率提升至99%、TCO成本降低70%。Agent Sandbox 提供隔离的执行环境，让Agent在“安全围栏”里操作真实系统。
开发者现在能做什么
这套东西听起来很宏大，但对开发者来说，最实际的问题是：我明天能用上什么？
第一，从“填参数”转向“构建上下文”。 阿里云开发者社区最近有一篇文章说得很直接：“让Data Agent少做填空题，多做选择题。” 以前你让Agent执行任务，它得自己补齐指标定义、数据关系、计算规则，这些是“填空题”，Agent经常填错。现在你可以通过Context Engine把企业的指标定义、数据血缘、计算规则提前整理成上下文资产，Agent只需要做“选择题”——在已经整理好的知识上判断用什么、怎么组合。
第二，把你的数据“喂”给Context Engine。 Context Engine 的价值在于它能把企业全域数据转化为Agent的实时上下文。你现在要做的是梳理数据资产——哪些数据是Agent干活时必须知道的，哪些数据需要实时更新，哪些数据需要跨系统关联。这不是一个“模型调优”的活，是一个“数据架构”的活。
第三，用Agent Studio把Agent“推上生产”。 阿里云百炼发布的Agent Studio提供了企业级Agent的全栈服务，覆盖开发、运行、进化、商业化的完整生命周期。你不是在“做一个Demo”，你是在“部署一个能干活的生产系统”。
上下文工程的本质
回到开头那个问题：为什么你的Agent“知道很多”却“做不好事”？
因为它缺的不是知识，是此刻的信息。知识告诉它“该怎么做”，实时上下文告诉它“现在该做什么”。这两件事完全不同。
上下文工程的本质，是把企业里那些“散落在角落、时刻在变、没人整理”的信息，变成Agent能实时调用的结构化资产。这不是一个模型能力的问题，是一个基础设施的问题。
Agent的能力上限，不取决于它记住了多少，取决于它在需要的那一刻，能不能拿到对的信息。Context Engine 在做的，就是把这个“能不能”，变成“一定”。
