Context

Context 是一个面向企业的 AI agent 平台，官方定位是「在你自己的基础设施上构建、运行并持续改进 agent」。它把四件事拼在一起：团队工作区、agent 运行时、给 agent 用的企业数据层，以及生产环境评测。与只提供对话界面的工具不同，它更关心 agent 上线之后怎么被评估、怎么每周变好。官方强调这套平台同时服务人和 agent，agent 跑出来的成果可以直接沉淀成团队可复用的应用。

核心能力

• Workspace：团队工作区里人和 agent 共用同一份上下文，官方称聊天、任务、文件、技能与小程序都放在一起。
• Engine：agent 运行时，官方称负责把任务真正跑起来，支持部署在客户自己的环境里，并配有企业级授权机制，agent 能碰哪些数据由权限体系控制。
• Unify：把公司数据整理成 agent 可用的上下文层，官方描述为「给 agent 用的公司数据」。
• Evals：生产环境的 agent 评测，官方称每一次改动都要先过评测再上线。
• Step-level model routing：按步骤把子任务分给不同模型，官方称这样能更快、更便宜。
• Custom models：用你自己的工作在平台上训练专属模型，官方称模型会随使用逐步变好。

适合谁

• 要把内部流程做成 agent 的平台团队与 IT 部门。
• 电信这类有大量现场工单、需要减少升级到工程师的企业。
• 已经在用多家模型、想做统一路由与评测的 AI 工程团队。
• 对数据驻留和权限有硬要求的受监管行业。
• 想把客服、工单这类重复流程先做成 agent 试点的业务部门。

使用建议

• 从一个高频、边界清楚的任务开始，例如周报汇总，跑通再扩到跨系统流程。
• 先把评测集建起来，官方把 evals 当作上线闸门，没有基线就无法判断改动是变好还是变差。
• 权限模型要在第一天设计，agent 拿到的数据范围应和它的任务严格对齐。
• 模型路由按步骤拆，不要整段换模型，否则很难定位是哪一步退化了。
• 官网案例里的效率数字来自官方客户案例，其中提到 1600 多个生产环境 agent 流程、单个部署每天 1.1 万次运行，落到自己的场景要重新测一遍。