阿里千问办公开源MyContext：为Agent构建专属工作上下文

尽管Agent在任务编排、工具调用等方面能力不断提升，但面对真实业务场景时，Agent往往无法理解工作流，因为关键信息散落在邮件、IM、文档和数据库中，且存在实时更新、版本冲突、权限边界等问题。

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，80%的企业已将“用好自家数据驱动AI”列为业务优先事项。这表明企业AI落地的瓶颈已从模型能力转向数据基础设施。

阿里千问办公开源的MyContext，定位为上下文基础设施，旨在将分散在各处、格式各异的个人工作数据加工成Agent能理解的专属档案。它支持IM、文档、会议、业务协作记录以及本地和其他工作数据源，经用户授权后持续收拢整理，形成动态更新的工作档案。

MyContext强调可追溯性，每条结论保留证据链，可点回原始聊天、文档或会议记录；同时受用户与组织权限约束。这避免了“黑箱记忆”，让Agent能理解真实业务背景。

时序数据处理：MyContext不按简单时间先后处理，而是为每条原始信息绑定稳定来源标识，幂等性基于数据源标识，即使时间戳旧，只要未消费过仍会处理；同时以对话空闲间隔作为Session边界，使上下文切分符合真实交互节奏。

事实冲突处理：采用三态合并机制，一致信息增强置信度，补充信息并入既有结论，真实冲突则同时保留多条事实并下调置信度，显式暴露给用户。人工确认的结论设置更高优先级，禁止模型自动覆盖。

成本控制：采用增量计算，能靠本地规则判断的先处理，只有模糊信息才交给模型；已算结果复用，多次更新攒批处理，配合版本缓存、批量触发和分级降级策略，减少重复计算。

MyContext不仅面向个人，更瞄准组织内部延伸，与钉钉、千问办公形成“数据汇聚-上下文加工-Agent消费”的闭环。钉钉拥有超2000万企业组织、近8亿用户，是天然数据入口；千问办公团队在异构数据处理和上下文工程上的积累，可帮助企业整合钉钉、飞书、Salesforce、SAP等系统的知识。

这一闭环旨在让企业分散的数据沉淀为可信、可追溯、持续演化的上下文，使Agent从被动接收指令的工具，演化为理解组织、延续任务、参与协作的长期生产力单元。