InfoQ 提出「上下文即控制平面」智能体架构

2026 年 11 月 12 日 21:00，InfoQ 中文发文提出「上下文即控制平面」的智能体架构范式，主张把上下文作为跨工具、会话与系统的集中治理层，而不是直接硬编码到各个应用、AI 模型或微服务中。文章指出，随着行业从聊天机器人向自主智能体演进，架构瓶颈正从数据检索转向记忆与知识的协同管理，核心难点变为动态判定智能体应该知道什么、何时调用已有认知、记住多久以及遗忘什么。

在具体设计上，文章将系统知识与记忆分层解耦：系统知识相当于系统的官方教科书，承载策略、治理规则与硬性事实，保存核心业务逻辑与数据库内容；记忆则是连接历史数据与实时信号、并将其转化为可供推理状态的关键层，负责按当前任务决定需要记住什么。文章还引入「上下文引擎」，负责在信息进入模型前完成选择、过滤与压缩，并把上下文比作直接位于模型活跃上下文窗口内的即时信息，类似计算机的内存 RAM，且错误的上下文会明显增加模型产生幻觉的可能。目前，该范式仍停留在 InfoQ 中文提出的概念与架构设想阶段。