下文图谱(Context Graphs)：从0到1构建AI时代的决策系统，程序员必看收藏
上下文图谱是AI时代的下一个万亿美元机遇。它将智能体执行时的决策痕迹（为什么这么做）捕获下来，形成可搜索的图谱，成为企业新的"真相来源"。这使AI智能体能了解规则的应用历史、例外情况和审批链，而不仅是当前状态。现有系统(CRM/ERP)只保存结果不保存过程，创业公司有机会构建新一代决策记录系统，超越传统数据存储，成为AI核心基础设施。
今天不看Paper，分享一个有意思的AI技术：《AI的万亿美元机遇：上下文图谱（Context graphs）》
号外：[最近DeepSeek V4模型被曝将于春节发布，AI Coding新王，内部测试超过Anthropic 的 Claude]
核心：谁能在智能体执行瞬间把“为什么这么做”捕获下来并连成可搜索图谱，谁就能拥有 AI 时代的下一代记录系统，拿到新的万亿美元门票。
三大变化同时发生：
- ChatGPT创造了企业上下文需求
每个组织都想要“懂自己业务”的 AI，而非只训过公开网页的通用模型。需求真实且持续。 - MCP标准化了代理互操作
Model Context Protocol 让我们能用统一方式把上下文暴露给任何代理。一次构建，处处可用（Cursor、Claude、自定义Agent……）。 - 所有公司都在实验Agent——却没有让它们可用的上下文层
Agent撞到治理无法解决的墙，它们需要运营上下文才能正确推理，需要决策上下文才能从先例学习。
必须有人构建上下文基础设施。
- 下一代AI万亿美元机会不在“数据”本身，而在“决策痕迹”
现有系统（CRM/ERP）只保存“当前状态”，不保存“当时为什么这么做”。AI智能体要真正自主，必须能查到“例外、先例、审批链”这些过去只存在于Slack、邮件、人脑里的“决策痕迹”。 - “上下文图谱”= 把决策痕迹变成可搜索、可复用的资产
在智能体编排层里，把每一次“输入-规则-例外-审批-输出”完整快照下来，形成一张跨系统、带时间线的图谱。时间越长，图谱越值钱，成为企业新的“真相来源”。
- 老巨头补不了这一层
- 运营型巨头（Salesforce等）天生只存“结果”，不存“过程”。
- 数据仓库巨头（Snowflake等）只在“事后读数据”，不在“决策时写痕迹”。
想事后补录，已经错过 commit 点，无法还原现场。
- 创业公司三路径
① 直接重做记录系统（AI-native CRM/ERP）。
② 切一块高频例外模块（如对账、Deal Desk），先当这一块的“决策系统”，再反向同步。
③ 做跨系统编排层，从第一天就把“决策痕迹”当核心数据存下来，最终成为新的“决策记录系统”。
规则告诉智能体_一般情况下应该发生什么_（“报告使用官方ARR”）
决策痕迹记录_这个特定情况下发生了什么_（“我们在政策v3.2下使用了X定义，经过副总裁例外批准，基于先例Z，这是我们改变的内容”）。
智能体不仅需要规则。它们需要访问过去如何应用规则的决策痕迹，哪里授予了例外，冲突如何解决，谁批准了什么，以及哪些先例实际上管理着现实。
这就是智能体系统创业公司具有结构性优势的地方：它们位于执行路径中。它们在决策时看到完整的上下文：跨系统收集了哪些输入，评估了什么政策，调用了什么例外路径，谁批准了，写入了什么状态。如果你持久化这些痕迹，你就能得到今天大多数企业不存在的东西：一个可查询的决策记录。
我们称这些痕迹积累形成的结构为上下文图谱：不是"模型的思维链"，而是一个跨实体和时间缝合的决策痕迹的活记录，使先例变得可搜索。随着时间的推移，这个上下文图谱成为自主性的真正真相来源——因为它不仅解释了_发生了什么_，还解释了_为什么它被允许发生_。
核心问题不是现有记录系统是否存活。而是全新的记录系统是否会出现——不是对象的记录系统，而是决策的记录系统——以及这些是否会成为下一个万亿美元的平台。
上下文图谱是持久层
当创业公司构建智能体编排层以在每次运行时发出决策痕迹时，它们得到了今天企业几乎从未拥有的东西：一个结构化的、可重演的上下文如何变成行动的历史。
这在实践中是什么样子的？一个续订智能体提议20%的折扣。政策将续订限制在10%，除非服务影响例外获得批准。智能体从PagerDuty中提取三个SEV-1事件，从Zendesk中提取一个开放的"除非修复否则取消"升级，以及上个季度副总裁批准类似例前的先前续订线程。它将例外路由到财务部门。财务部门批准。CRM最终得到一个事实：“20%折扣。”
一旦你有了决策记录，"为什么"就成为一等数据。随着时间的推移，这些记录自然形成一个上下文图谱：企业已经关心的实体（账户、续订、票据、事件、政策、审批者、智能体运行）通过决策事件（重要时刻）和"为什么"链接连接。公司现在可以审计和调试自主性，并将例外变成先例，而不是每个季度在Slack中重新学习相同的边缘案例。
反馈循环是使这个复合的东西。捕获的决策痕迹成为可搜索的先例。每个自动化决策都为图谱添加另一个痕迹。
这在第一天不需要完全自主性。它从人在循环中开始：智能体提议、收集上下文、路由审批并记录痕迹。随着时间的推移，随着类似案例的重复，更多的路径可以自动化，因为系统有一个结构化的先前决策和例外库。即使人类仍然做出决定，图谱也在不断增长，因为工作流层捕获了输入、审批和理由作为持久先例，而不是让它在Slack中消失。
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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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