（本文作者为 TechPulse，钛媒体经授权发布）
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AI 办公之争的下一个基点，是上下文。
理论上，企业数据越多，AI 就会越懂企业，数据里有客户需求、业务规则，也有员工处理问题时积累的经验，但实际上，这些数据距离模型能直接使用的上下文，还差得远。
比如，信息散落在文档、会议、群聊和业务系统中，有些彼此矛盾，有些早已过时；再说，模型即使能接触到更多数据，也未必知道完成眼前这项任务该用哪一条。
云栖大会期间，阿里巴巴集团副总裁、千问办公 CEO 陈宇森给了一组数据，一家中大型企业内部的数据规模平均约为 150PB，而目前最强模型的上下文窗口多为 100 万 token 左右，企业保存了大量信息，AI 每次工作时却只能看到其中的一小部分。
陈宇森表示，在一个 AI Agent 的时代，模型能力飞速发展，Harness 技术不断迭代，企业把 Agent 到底什么才是企业把 Agent 真正用起来的核心？我们的答案是——Context is All You Need。
本次大会上，千问办公发布面向企业的全新产品：企业上下文 （Enterprise Context），基于企业上下文这个产品和千问办公的 Agent 托管能力，千问办公可以帮助企业构建懂业务的数字员工，让他们在钉钉等各类 IM 上和人类员工进行协同，重塑业务流程，大幅提升组织效率。
模型已经具备处理许多通用工作的能力，进入具体公司后，怎样才能知道这家公司的业务究竟如何运转？
个人效率已经提上去了，组织没有跟上
企业有数据，Agent 却未必有答案，陈宇森总结了三大问题，第一条是 AI 不懂业务，日常工作和生活里的大多数通用任务，丢给任何一个足够好的 Chatbot 都能搞定，换成一个具体企业的问题，它就难以回答。
第二，单个员工的效率确实提高了，业务却没有因此跑得更快。一个把八小时工作压缩到一小时完成的人，他的经验既没有机制分享给同事，也没有机制沉淀给组织。第三是想用但不敢用，企业要在省成本的同时守住数据安全的底线。
“ 一个不懂业务的 AI Agent，是无法进入企业级真实业务流的。” 陈宇森说。
信息分散是其中一层困难，以千问办公介绍的古茗案例为例，门店新品的操作标准可能出现在培训视频里，设备维修方法可能留在知识库或答疑群里，海报张贴规范又可能写在另一份门店文件中。店员问一个具体问题时，Agent 需要找到适用的那条规定，而非罗列所有相关资料。
千问办公副总裁、产研负责人束骏亮也表示，AI Agent 行业发展到现在，很多技术已经慢慢趋同，决定一个 Agent 能不能很好地理解一个人、理解一个行业去完成任务的，核心在于推理时给它多少上下文。
分水岭于是从 Agent 聪不聪明，变成了 Agent 懂不懂这家企业。束骏亮对个人 Agent 与企业 Agent 的关系还有一个判断，两者在技术上不会有太大差别，真正的边界在于知识产权的归属和工作界面的归属。上下文属于个人还是属于公司，连接的是个人账号还是企业账号，这大概解释了一批个人 Agent 产品体验很好，却很难直接平移进企业的原因。
而懂业务是有门槛的，企业积累多年的数据分散在群聊、文档、会议记录和业务系统里，其中大量是过去被称作隐性知识的非结构化内容。业界长期缺少一套把海量信息结构化、并且能够被 Agent 按需调用的基础设施。
把上下文做成基建，而不是某个产品的功能
千问办公的企业上下文核心，是把企业内部的数据连起来，再压缩成 Agent 能按需取用的形态。
首先是压缩，上下文窗口如果是 100 万 token，一个 50MB 的文档就可能打爆，陈宇森的判断是，做企业上下文不能把数据一股脑拉起来存到一个地方，那样 Agent 反而用不起来，窗口被占用，信息密度不够，宝贵的执行空间被浪费。
所以企业上下文采用类似文件系统的组织方式，让每一个层级尽可能压缩下一个层级的信息，Agent 需要时逐级展开，技术上的说法是渐进式暴露。同时用图数据库把实体之间的关系连起来，一个项目关联了哪些人，关联了哪些群聊，关联了哪些文档，只有这些信息汇聚到一起，Agent 才能判断项目当前的执行状态。
类似的还有美国公司 Palantir，它靠帮企业梳理业务实体及其关系，构建本体数据爆火，但成本也比较高，现在，大模型让整理企业内部知识的成本降了下来。
束骏亮举例表示，假设一套算法抽象一个企业的上下文要 10 天、花 100 万，对企业来说不可行；如果能做到 5000 元、3 天，这就是一个好方案。处理海量非结构化数据时，有没有足够好用、足够适配场景、足够快且便宜的模型，直接决定了抽象的质量和成本。
这也是阿里全栈能力主打的价值，以奶茶品牌古茗为例，企业上下文里有大量视频需要处理，成千上万甚至上十万个视频段落，必须依靠多模态理解能力足够强的模型，比如 Qwen3.8-Omni-Flash。
古茗有一万多家线下门店，新品上市时总部的运营标准需要及时下发，通过企业上下文，飞书文档、知识库、答疑群和培训日程里的内容被整理成门店运营知识空间，帮助近万名一线员工快速掌握新品新标准。当店员通过 Agent 询问海报张贴规范时，企业上下文不会返回全部运营知识，而是提供当前任务所需的那部分。
图片来自 AI 生成
束骏亮强调，上下文跟着主体走，跟最终使用的 Agent 是解耦的。企业上下文属于企业自己，可以拿到任何一个 Agent 里使用，无论千问办公，还是 Codex、WorkBuddy。他把这套东西定义为新一代的数据基建，跟数据库一样，只是还没有像数据库那样被标准化。
“ 无论是千问办公还是企业上下文，我们要做到：开放，还是开放”，陈宇森明确表示，千问办公服务的客户既有钉钉用户，也有使用其他产品的企业。“ 我们服务了大量使用飞书和企业微信的客户，这会是未来千问办公一个特别重要的核心。”（本文首发于钛媒体 APP，文 | TechPulse，作者 | 张帅，编辑 | 杨林）
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