上下文重力
上下文重力是指AI Agent因接入专有数据（如企业知识库、生产日志）而产生的价值密度跃迁。Nate B. Jones 认为，上下文重力比模型能力更难复制，是AI时代的重要护城河。
核心逻辑
- AI本质上是通用推理引擎，需要燃料（数据）
- 最有价值的燃料是专有上下文，而非公开数据
- 没有上下文的Agent只能扮演泛化聊天机器人
- 拥有专有上下文的Agent能成为嵌入业务的数字专家
典型案例
- Salesforce：掌握CRM数据和销售流程
- Notion：掌握企业知识库和协作数据
- Snowflake：掌握数据仓库和分析场景
在工业智能中的应用
在工业场景中，真正有用的不是公开的工厂常识，而是具体产线的设备参数、历史故障记录、班次切换节奏、质量抽检结果和实时传感器反馈。没有这些上下文，再强的模型也只能空转。