Agent下半场生死局：“上下文”成为新的价值衡量基线
“31个人干2天的活，现在1个人2小时就能搞定。” 这是某头部电信运营商子公司引入AI Agent后，一项财务工作的效率变化。过去，31个省的财务人员每月要花两天，核对打款、订单和开票需求三张表；如今，通过Agent平台，企业将匹配规则沉淀为Skill，一名员工只需两小时，就能完成数万张发票的数据整理。 但在该公司副总经理看来，这还算不上真正意义上的业务全流程智能化。“我们现在只是完成了中间一段。”他直言，企业真正想要的是从接收需求、开票到发送电子发票的“端到端”自动流转。 这盆冷水，恰恰浇出了当下企业级Agent落地的真实温差。 一边是底层大模型的技术狂飙，从复杂推理、自主规划到多智能体协作，AI看起来无所不能；另一边，当这些能力真正撞上企业的既有业务体系，却步履维艰。 艾瑞咨询的一组数据，撕开了这种“浅层繁荣”的面纱。 数据显示，2026年第一季度，国内大中型企业整体AI采纳率已高达90.9%，新一代大模型AI采纳率也达到81.3%；然而，67.3%的企业仍停留在L1探索试验级，真正进入L3体系优化级的只有9.1%。在过去一年落地的企业Agent项目中，83.7%都挤在通用辅助的“浅水区”，真正扎进专业业务纵深的仅占16.3%。其预测，未来18个月内，约30%-40%的企业级智能体项目，会因为算不过来ROI这笔账而陷入停滞或关闭。 问题究竟出在哪？ 过去两年，行业习惯在模型身上找答案，推理不够换底座，链条太长扩窗口，效果不稳加工作流。但随着基础模型能力不断提升，企业开始发现，决定Agent实际效果的关键，正在发生变化。一个真正能下场干活的Agent，不仅要看懂眼前的指令，还得知道这项任务从哪来、之前经历过什么、现在卡在哪个节点，以及接下来得守哪些规矩。 这些动态流转的信息，共同指向了一个正在被产业重新审视的核心概念：上下文（Context）。 AI的竞争，正在从模型能力的比拼，进入一场围绕上下文的争夺战。新的标准之下，船上的人和想登船的人，又该如何换桨？ Agent的短板，藏在模型之外 想要找到答案，先要理清Agent落地的真实现状。 过去，企业部署Agent，最常见的方式是“Prompt+RAG”。简而言之就是把内部制度、历史文档接入知识库，让模型根据检索结果回答问题。 这套方法在知识问答、内容生成等场景中已经取得一定成效，但当Agent真正进入业务流程，问题就开始暴露。 以制造业B2B销售为例。从挖掘线索、分析需求，到多轮报价、合同审核和最终交付，一笔订单的成交往往需要数周甚至数月。在此期间，Agent不仅要能生成销售方案，还得知道客户上次拒签的原因、销售总监承诺过什么折扣，以及当前订单是否触及信用额度红线。 这些信息分散在不同系统和任务节点中。一旦Agent无法继承此前的谈判记录，就可能向客户重复提出已经被拒绝的付款方案。在真实的商业谈判中，这样的
