語境才是真正的護城河

最近，一篇題為《Context is the new Moat》的文章在AI圈引發(fā)熱議。

作者Shubham Saboo提出了一個看似簡單卻深刻的觀點：當所有人都能用上Claude、GPT、Gemini這些最先進的模型時，真正的競爭優(yōu)勢不再是模型本身，而是語境。

這篇文章在Twitter上獲得了廣泛轉發(fā)，其中AI領域的資深從業(yè)者Andrea Volpini評論道："語境不僅僅是靜態(tài)的事實。如果你捕捉決策痕跡、時間信號，并在知識圖譜中保存來源，你就能給AI一個豐富的、不斷演化的世界模型。"

這個觀點道出了2026年AI應用領域最核心的競爭邏輯：模型在商品化，語境在分化。

當價格下降、能力趨同、每個創(chuàng)業(yè)公司都能調用同樣的API時，什么才能讓你的AI產品與眾不同？答案就藏在你的業(yè)務知識、用戶洞察、踩過的坑和積累的經驗里——這些無法下載的語境，才是真正的護城河。

以下是文章的完整編譯。

原文鏈接：https://x.com/saboo_shubham_/status/2011278901939683676?s=46&t=rEzZcOBRsZFqalAwGXdDFw

今天，每個人都能用上同樣的模型。

你用Claude Opus 4.5，你的競爭對手也在用。你用GPT-5.2，上周剛成立的那家創(chuàng)業(yè)公司也在用。你用Gemini 3 Pro，所有做AI產品的人都在用。

模型正在商品化。價格在下降。能力在趨同。幾個月前還是最先進的技術（SOTA），現在任何有API密鑰的人都能用上。

那么，真正的競爭優(yōu)勢從哪里來？

語境（Context）。

能夠將自己掌握的知識外部化，并以結構化的方式喂給AI代理的團隊，能夠構建出競爭對手無法僅僅通過使用同樣模型就能復制的產品。

1

同樣的模型，不同的結果

我看到兩個開發(fā)者用同一個模型構建幾乎完全相同的代理。

第一個開發(fā)者給Claude的提示是：“構建一個多代理系統(tǒng)，用來處理客服工單并進行升級。”

第二個開發(fā)者給Claude喂了關于他們具體產品的語境：用戶實際會問的問題、品牌使用的語氣、獲得五星好評和引發(fā)投訴的回復示例、需要人工介入的邊緣情況、代理需要訪問的內部工具、"已解決"對他們的用戶來說真正意味著什么。

同樣的模型。同樣的任務。完全不同的輸出。

第一個開發(fā)者得到了一個通用的客服機器人，聽起來和其他所有AI客服代理沒什么兩樣。第二個開發(fā)者得到的東西，感覺像是專門為他們的產品訓練了好幾個月。

模型是相同的。語境才是護城河。

而且，與模型不同，語境無法下載。它必須被賺取。

1

什么才是真正的語境

語境不是"在提示詞里多寫點東西"。它是結構化的知識，幫助模型理解你的具體情況。

用戶語境 —— 不是用戶畫像，而是真實的細節(jié)。

“我們的用戶是想快速搭建AI應用原型的開發(fā)者。他們在意的是能立刻運行的代碼，而不是理論解釋。任何需要配置超過10分鐘的東西，他們都會放棄。”

領域語境 —— 你所在領域的特定模式和約束。

“在多代理系統(tǒng)中，協(xié)調代理永遠不應該直接調用工具。它應該委派給專門的代理。這就是為什么這對可靠性很重要。”

歷史語境 —— 你之前嘗試過什么，為什么沒有成功。

“我們在2025年第二季度用單一提示詞的方法構建過類似的代理。它失敗了，因為上下文窗口填充得太快。這是我們在分塊和摘要方面學到的東西。”

質量語境 —— 在你的具體情況下，好的表現是什么樣子。不是抽象的原則，而是實際的例子。

“這是用戶覺得有幫助的代理回復。這是讓他們困惑的回復。區(qū)別在這里。”

約束語境 —— 塑造解決方案的真實限制。

“我們需要這個功能在API的免費額度內運行。延遲必須保持在合理范圍內以供交互使用。解決方案需要足夠簡單，讓別人通過閱讀代碼就能理解。”

這些東西存在于你的腦海中。存在于你的GitHub issues里。存在于Slack對話里。存在于你收到的反饋里。存在于你通過實際交付產品而建立起來的直覺里。

1

為什么語境會復利增長

語境會隨著時間積累。

你做的每一個項目、記錄的每一次失敗、捕捉到的每一個用戶洞察、收集的每一個案例，都在為你的語境庫添磚加瓦。

A團隊 每次都從零開始。他們給模型下指令，得到通用輸出，花幾個小時修正和調整，然后繼續(xù)下一個項目。學到的東西要么留在腦子里，要么完全消失。

B團隊 維護語境文檔。每個項目結束后，他們都會更新學到的東西：哪些有效，哪些無效，新的用戶洞察，好的輸出案例，需要注意的新邊緣情況。

六個月后，A團隊還在得到通用輸出，還在花幾個小時做修正。

B團隊的代理在第一天產出的結果，就比A團隊迭代一周后的還要好。

這就是飛輪：好的語境 → 更好的輸出 → 學習哪些語境重要 → 改進語境文檔 → 重復。

實際應用中的樣子

我維護著Awesome LLM Apps這個開源倉庫，里面收集了100多個AI代理和RAG實現。當我構建新代理時，我從不從零開始。

這是我積累的一些語境示例：

目標用戶：想要快速搭建AI代理原型的開發(fā)者

- 他們會克隆、運行，然后在10分鐘內決定是否有用

- 他們不會讀大段文字，只會掃一眼README找快速入門

- 他們會放棄任何需要超過10分鐘設置的東西

設置要求：

- 最多3個環(huán)境變量（只有API密鑰）

- 單個requirements.txt，沒有復雜的依賴鏈

- "pip install + 運行"在5分鐘內完成

技術棧：

- 只用Python

- 用Streamlit做UI（快速構建，易于理解）

- 直接用OpenAI/Anthropic/Google AI SDK，最少的抽象層

什么能獲得stars：

- 解決人們真正遇到的實際問題（不是玩具demo）

- 代碼可讀，不需要大量注釋

- 容易擴展或修改以適應他們自己的場景

- 好的README，配有GIF或截圖展示效果

什么不受歡迎：

- "Hello world"級別的demo（太基礎）

- 簡單問題用過于復雜的架構

- 需要10分鐘以上配置才能首次運行的代理

要避免的常見失敗模式：

- 長對話中的上下文窗口溢出

- 代理卡在工具調用循環(huán)中

- API調用失敗時錯誤信息不清晰

- 沒有優(yōu)雅地處理速率限制

有效的代理模式：

- 單一用途的代理，把一件事做好

- 角色分工明確的多代理系統(tǒng)

- 復雜工作流的協(xié)調器模式

- 高風險決策的人工參與循環(huán)

當我打開Claude Code或Antigravity來構建新代理時，這些語境會首先輸入。代理已經知道這個倉庫的"好"是什么樣子，該用什么模式，要避免哪些錯誤。

第一次輸出就能達到90%，而不是50%。

這就是護城河。不是模型本身，而是積累的語境，讓模型更好地適應我的具體情況。

1

讓它自動化

最好的語境系統(tǒng)是隱形的。語境就在那里，隨時準備好，每次都在。

現在所有主要的AI編碼工具都支持持久化的語境文件。你創(chuàng)建一次，放進項目里，它們就會自動加載到每次對話中。

文件名各不相同，但模式是一樣的：

Antigravity / Gemini CLI: GEMINI.md

Cursor: .cursor/rules

Claude Code: CLAUDE.md

Windsurf: .windsurfrules

Codex: AGENTS.md

Claude Projects: 作為項目知識上傳

我把代理模式、質量標準和失敗模式都保存在這些文件里。每次會話開始時，代理就已經理解了我的世界。

把你知道的東西外部化到存放在倉庫里的文件中。 不要再重復解釋你的技術棧。不要再重新描述你的模式。不要再糾正同樣的錯誤。

設置一次，之后的每個提示都能受益。

1

如何開始

今天： 開始寫一個語境文檔。你的用戶到底是誰？什么是好的？你嘗試過哪些失敗了？不需要完美，直接開始。

每個項目結束后： 你學到了什么？什么讓你驚訝？你會做什么不同的事？把它加進去。

持續(xù)進行： 強迫癥般地收集案例。好的輸出，壞的輸出，邊緣情況。案例是你能提供的最高杠桿的語境。

讓它自動化： 給你的項目添加GEMINI.md或CLAUDE.md。它會自動加載。你再也不用想它。

就是這樣。四個步驟。剩下的就是不斷重復。

提示會變得更容易。模型會用更少的詞更好地理解你。

但語境永遠重要。

把語境當作一流工程問題來對待的人，會更快地構建出更好的東西。

不是因為他們有更好的模型，而是因為他們更擅長教學。

這才是真正的技能。

不是告訴代理該做什么，而是幫助它們理解為什么這很重要。

點個“愛心”，再走 吧