一个人可以很聪明，但如果他对你的世界一无所知，你也很难和他一起做事。 AI 也一样。 全民龙虾热潮还在持续。这个过程中最大的一个变化是，它让很多人尝试做一件事：让 AI 真的开始干活。 不是聊天。不是问答。而是让 AI 去完成一些具体的工作：整理文档、更新数据、触发流程、生成报告。 一开始，大家讨论的焦点几乎都在模型上。 哪个模型更聪明？ 哪个 Agent 框架更好用？ 哪种自动化能力更强？ 但当实验真正开始之后，很多人很快遇到了一个完全不同的问题： Agent 应该放在哪里？ 理论上，它可以存在于很多地方： 浏览器插件、桌面应用、聊天窗口、网页后台。 但当人们尝试让 Agent 参与真实工作时，很快会发现一个现实，AI 其实不缺答案。它缺的是另一种东西：上下文。 AI 当然可以回答问题。但如果它要替你完成一件具体的工作，它必须知道很多事情：你的文档在哪里，你的项目在做什么，你的团队如何协作，你的数据放在哪里。 换句话说，它需要理解你的工作环境。否...