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阿里千问办公开源 MyContext:把钉钉与工作数据加工成 Agent 可消费上下文

阿里千问办公开源上下文基础设施 MyContext,将聊天、文档、会议等分散工作数据加工为 Agent 可用的动态档案,…

2026.08.18 · 周二5 分钟阅读

阿里千问办公近日开源了一款面向 Agent 的上下文基础设施 MyContext,目标直指当前 Agent 落地企业场景时最棘手的难题之一——如何把散落在钉钉聊天、企业文档、会议纪要和业务系统中的真实工作数据,持续加工成 Agent 可直接消费的上下文。项目在 GitHub 上线约一周即收获超过 1k Star,引发关注。

背景:Agent 不懂真实工作流

当前主流 Agent Harness 与插件协议日趋成熟,模型在推理、代码、工具调用上的能力也在持续提升,Agent 处理写报告、查资料、改表格、跑代码等单点任务的体验已有明显改善。但一旦被塞进真实的业务流程,问题很快暴露:

  • 任务背后的工作讨论、已有决策、组织规则、人际默认共识等"业务现场"信息,分散在邮件、IM、文档与各类数据库中,Agent 无法触达。
  • 这些信息还在持续更新、版本冲突、权限边界不清晰,机械地把"最新一条"塞进 Prompt 解决不了问题。

模型能力提升并不会自动补齐 Agent 对业务场景的理解。Confluent 2026 年调查显示,66% 的企业认为数据基础设施和数据质量正在拖慢 Agentic AI 落地;与此同时,80% 的企业已将"用好自家数据驱动 AI"列为业务优先事项。企业 AI 落地真正的瓶颈已从前端模型转移到后端的数据治理与上下文加工能力。

MyContext 的定位:数据加工层

MyContext 的思路相当直接——把原本散落在 Agent 视野之外的工作数据资料,经用户授权后持续收拢、整理、沉淀为一份动态更新的"工作档案"。它不追求把上下文做成一个黑箱记忆,而是为每条结论保留可追溯的证据链,可以回溯到原始聊天、文档或会议记录,同时严格遵守用户与组织权限约束。

针对企业上下文场景中三块难啃的骨头——时序、冲突与成本,MyContext 给出三项关键工程设计。

时序:基于来源标识的幂等 + 滑动窗口

传统按时间戳排序或按固定 Token 切分的做法容易遗漏迟到消息、把不同话题混在一起。MyContext 为每条原始信息绑定稳定的来源标识,将幂等性建立在数据源标识之上,即使时间戳较旧,只要此前未被消费就会进入处理链路;同时以对话空闲间隔作为 Session 边界,让上下文切分服从真实交互节奏。在知识提炼环节,采用滑动时间窗持续聚合证据,重复出现的事实本身会被转化为置信度信号。

冲突:三态合并机制

面对"销售说客户已确认、项目经理说流程未走完"这类业务冲突,工业系统常见的"保留最新版本"或"保留置信度最高的一条"会顺手抹掉决策中的分歧。MyContext 采用三态合并机制:一致信息用于增强置信度,补充信息并入既有结论,出现真实冲突时则同时保留多条事实并下调置信度,将冲突显式暴露给用户;已由人工确认的结论设置更高优先级,禁止后续模型自动覆盖。

成本:增量计算 + 分级降级

企业数据持续更新,如果每来一批新消息都重新做 Embedding、实体判断、去重与归并,计算成本和延迟会迅速失控。MyContext 的策略是:能靠本地规则判断的先直接处理,只有关系模糊、规则拿不准的信息才交给模型;已计算的结果尽量复用,多次更新攒成批次集中处理;配合版本缓存、批量触发与分级降级策略,把昂贵的模型能力留给真正需要推理的新增信息。

与钉钉、千问办公形成三层闭环

MyContext 的能力边界并未停留在个人用户,而是与钉钉、千问办公联动,构建"数据汇聚—上下文加工—Agent 消费"的三位一体闭环:

  • IM 层:钉钉覆盖超过 2000 万企业组织、近 8 亿用户,是天然的数据入口。
  • Context 治理层:千问办公团队把钉钉、飞书、Salesforce、SAP 以及企业本地存储中的异构数据重新组织为统一上下文。
  • Agent 层:千问办公承接高质量上下文,推动任务执行从"能完成"走向"更准确、更符合组织规则"。

三层连起来后,过去随项目结束、人员流动而逐渐下沉的工作经验与决策,有望沉淀为可信、可追溯、随组织运行持续演化的长期上下文资产。

海外参照与开源状态

在企业上下文这条技术路线上,海外已有不同路径的探索:Palantir 通过 Ontology 统一企业对象与业务逻辑,为 Agent 提供可执行语义层;Glean 强调 Enterprise Graph,把人、项目、文档与业务实体之间的关系连接起来;微软依托 Microsoft Graph 与 Copilot Connector 把企业数据接入 Copilot。MyContext 则把关注点进一步推向更底层的异构、强时序、持续变化、彼此冲突的原始业务数据如何稳定加工为可信 Context 的系统工程问题。

目前 MyContext 已开源,代码仓库位于 GitHub(openTrinity/mycontext),开发者可直接上手试用。

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