网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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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：

interface RuntimeContext {

    workspaceId: string

    currentProject: string

    activeWindow: string

    currentFile: string

    currentSelection: string

    openedFiles: 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 Memory
• Vector Memory
• Semantic 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

>

Memory

Memory 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 Workspace：

Context 丢失。

真正合理的架构应该是：

Workspace Runtime

↓

Context Engine

↓

Planner

↓

Agent Runtime

Context 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：

interface WorkspaceSnapshot {

    activeProject: string

    currentFile: string

    activeWindow: string

    selectedText: string

    currentTask: string

}

这些数据共同组成：

Runtime Context

AI 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 Tool

Planner 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 Quality

Context 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。