Thiên Vấn ra mắt mã nguồn mở MyContext, kỷ nguyên ngữ cảnh doanh nghiệp đã đến

Xây dựng cơ sở hạ tầng ngữ cảnh mới cho Agent

Gần đây, Tongyi Qianwen Work chính thức công bố mã nguồn của cơ sở hạ tầng ngữ cảnh hoàn toàn mới có tên "MyContext".

Giải pháp này có thể tập hợp dữ liệu công việc cá nhân phân tán ở nhiều nơi và với các định dạng khác nhau, tích hợp thành hồ sơ làm việc chuyên biệt dễ hiểu đối với Agent. Nhờ đó, Agent có thể thực sự hiểu rõ người dùng và quy trình nghiệp vụ thực tế, đạt được sự hợp tác hiệu quả giữa con người và máy trong các khâu ra quyết định và thực thi, từ đó nâng cao đáng kể hiệu suất hoạt động trong môi trường văn phòng.

Chỉ mới ra mắt một tuần, MyContext đã nhận được hơn 1.000 sao trên GitHub, độ phổ biến đang tăng mạnh.

Khiến Agent thực sự hiểu người dùng và luồng công việc thực tế

Tại sao cần cơ sở hạ tầng ngữ cảnh?

Cùng với sự phát triển nhanh chóng về năng lực mô hình và kiến trúc Agent Harness, khả năng làm việc văn phòng của các Agent phổ thông ngày càng trưởng thành, cải thiện rõ rệt hiệu suất cá nhân. Tuy nhiên, do thiếu bối cảnh làm việc thực tế, những Agent loại này khó hòa nhập vào quy trình nghiệp vụ thật, dẫn đến không thể nâng cao hiệu quả sản xuất ở cấp tổ chức. Theo báo cáo NANDA do MIT công bố, khoảng 95% các thí điểm AI tạo sinh cấp doanh nghiệp không mang lại lợi ích, nguyên nhân cốt lõi là thiếu cơ sở hạ tầng dữ liệu khiến hệ thống AI không thể tích hợp vào luồng công việc hiện tại.

Một hồ sơ công việc liên tục được cập nhật

Khác với kho kiến thức truyền thống hay cơ sở dữ liệu vector, MyContext vận hành theo mô hình cục bộ (local), chạy trực tiếp trên thiết bị người dùng, tự động thu thập dữ liệu đa nguồn từ tin nhắn tức thời, tài liệu, biên bản họp, nền tảng cộng tác, cũng như các hoạt động trực tuyến và ngoại tuyến, nhằm xây dựng một hồ sơ công việc cá nhân luôn được cập nhật. Hồ sơ này bao gồm phạm vi trách nhiệm, mối quan hệ phối hợp, thói quen hành vi và kết luận thảo luận, giúp Agent truy vấn và suy luận nhanh chóng. Mỗi thông tin đều có thể truy ngược về nguồn gốc, ghi rõ xuất xứ, thời gian và nội dung, đảm bảo tính minh bạch trong quá trình xử lý, giảm thiểu hiệu quả hiện tượng "ảo giác AI", nâng cao đáng kể độ chính xác khi thực hiện nhiệm vụ.

Tư duy công nghệ mới đằng sau MyContext

Trong xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu mâu thuẫn, đội ngũ Qianwen Work áp dụng các thuật toán và thiết kế kỹ thuật sáng tạo. Ví dụ, trước những thông tin mâu thuẫn trong tin nhắn tức thời (IM), phương pháp truyền thống thường chọn chiến lược "lấy bản mới nhất" hoặc "lấy bản có độ tin cậy cao nhất", nhưng hai cách này dễ gây mất mát thông tin trong bối cảnh sử dụng Agent. MyContext sử dụng phân tích ngữ nghĩa để xác định xem các thông tin xung đột nên được hợp nhất hay thay thế; nếu phân tích ngữ nghĩa không thể đưa ra quyết định, hệ thống sẽ yêu cầu người dùng xác nhận. Một khi nội dung đã được xác nhận, nó sẽ không bị mô hình ghi đè, từ đó đảm bảo tối đa tính hiệu lực và nhất quán của dữ liệu.

Thời đại ngữ cảnh doanh nghiệp sắp tới

MyContext hỗ trợ tích hợp dữ liệu từ các nền tảng IM phổ biến như DingTalk, Feishu... Sau khi người dùng nhập dữ liệu, họ có thể xây dựng trợ lý Agent riêng biệt, trợ lý này dựa trên tổng hợp kiến thức cá nhân để tự động trả lời tin nhắn công việc theo phong cách ngôn ngữ phù hợp với người dùng. Trong tương lai, nhóm phát triển sẽ ra mắt phiên bản doanh nghiệp của cơ sở hạ tầng ngữ cảnh, hỗ trợ đầy đủ các hệ thống doanh nghiệp phổ biến như Salesforce, SAP và xử lý luồng công việc nội bộ, góp phần thúc đẩy bước nhảy vọt về năng suất ở cấp tổ chức.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!