InfoQ 于 2026 年 11 月 2 日发表文章，提出智能体 AI 架构应从数据检索转向管理“智能体该知道什么、何时知道、记住多久”，并把上下文、记忆与知识分开管理，由“上下文引擎”在信息进入 LLM 推理端点前完成筛选、排序、压缩与投递，文章称这一层次为控制平面。 文章作者认为，提示工程正让位于上下文工程，小而相关的上下文优于大而嘈杂的提示，并称模型幻觉往往源于上下文失败。这是文章提出的观点和架构主张，并非已验证的部署效果。
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沿着报道，了解事件的不同侧面。
随着行业从聊天机器人转向自主智能体，架构瓶颈已从数据检索转为决定智能体该知道什么、何时知道、记住多久。文章提出上下文即控制平面的架构范式，将上下文、记忆与知识分离管理，并由负责筛选、排序、压缩与投递信息的上下文引擎在进入 LLM 推理端点前完成编排。作者认为提示工程正让位于上下文工程，小而相关的上下文优于大而嘈杂的提示，模型幻觉往往是上下文失败所致。
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。