掌握上下文决定用户获取成败的关键因素

掌握上下文，精准把握用户需求，赢得AI时代竞争

自大语言模型问世以来，所有AI从业者本质上都在攻克两个核心难题：提升模型的智能水平与为模型提供上下文。这不仅是技术层面的挑战，更是决定产品能否赢得用户青睐的关键。本文将从核心问题出发，带您深入理解上下文的真正价值，并学习如何在实际应用中优雅地获取和使用它。

1. 大语言模型的核心问题：智能水平提升与上下文供给

当我们谈论AI应用时，往往聚焦于模型本身的“智商”。但实际上，模型表现的好坏，很大程度上取决于你提供了什么背景信息。就像一个人再聪明，如果不知道任务的具体背景，也很难给出令人满意的答案。

• 智能水平提升：这是模型自身的能力，例如更强的推理、更精准的生成。这部分主要由大模型厂商（如OpenAI、Google）持续优化。
• 上下文提供：这是目前绝大多数AI应用（如AI笔记、AI编程、AI客服）的核心竞争力。场景创新、工程优化本质上都是在解决如何更优雅地给模型提供“上下文”的问题。

小提示： 如果你发现AI输出结果不符合预期，别急着认为是模型“笨”，先复盘一下你提供的上下文是否足够、准确。上下文越全面，AI越“聪明”。

2. 场景创新与工程优化：如何优雅地提供上下文

很多AI应用看似不同，但背后的核心逻辑都是如何获取、处理、并最终将用户的需求上下文“喂”给大模型。以下是几种常见的技术实现：

• Prompt Engineering：这是最直接的“上下文”。“工程”的那部分就是背景信息表达的优化。比如，不直接问“写个文案”，而是告诉模型：“目标用户：25-35岁职场女性；产品：一款低卡代餐奶昔；核心卖点：饱腹5小时，口感像奶茶”。
• RAG：这是经典的“上下文”。把检索自你私有知识库的文本片段用来Augmentation问题。例如，在客户服务中，AI会从公司内部文档中检索到最新的退货政策，然后结合用户问题给出答案。
• DeepResearch：这也是“上下文”。把来自网络的各种文章加工到“研究需求”里。例如，用户想知道“2025年全球AI芯片市场趋势”，AI会自动抓取数十篇专业报告，提取核心观点后形成报告。
• MCP：这同样是“上下文”。无需解释，其中的“C”就是Context。MCP协议定义了AI应用如何从外部工具或数据源获取上下文，实现更复杂的功能。
• Agent：这也是“上下文”。Dify、Coze也都是上下文。Agent系统通过规划、调用工具、记忆等机制，动态地获取和组合用户需求的相关信息。

常见问题： 为什么我写的提示词已经很详细了，但AI还是表现不好？
回答： 提示词只是“需求激活器”。模型被激活后能不能把活干漂亮，取决于你提供了什么背景信息给它。如果你的“详细”只是自说自话，而没有针对问题的具体情况（如用户的实时状态、特定场景约束、外部数据要求），那它依然是在“盲猜”。

3. AI-Native产品的核心：场景创意与工程实现

说白了，所有AI-Native产品都在做一件事：拼场景创意和拼工程实现。没能用好AI的“普通人”，一方面是想不到可以用AI（场景问题），更重要的是另一方面是给AI下达指令的时候信息给的不全（工程问题）。

类似“为我写一个爆款文案”这样的指令，就是典型的上下文“0添加”式表达。模型不知道你的产品是什么、目标群体是谁、品牌调性如何，它只能生成一句毫无灵魂的套话。

小提示： 如果你正在开发AI产品，请将“如何让用户无感地提供上下文”作为核心设计原则，而不是让用户手动填写大量字段。

想要提升这两个方面的竞争力，做好下面两件事就够了：

1. 每天都刷一下Product Hunt TOP100 的打榜产品，当下90%以上都是AI在各种奇奇怪怪场景的应用。这是洞察“场景创意”的最佳窗口。
2. 每天都刷一下GitHub Trending 的开源项目，当下80%以上都是各种AI产品开发的工程实现。这是学习“工程实现”的最佳路径。

4. 不可忽视的“背景信息”：如何获取用户需求上下文

真正核心的，是你在某个场景下，如何拿到用户通过AI解决问题的需求的「上下文」，并恰到好处地帮用户提供给AI。以下是两个生动的案例：

4.1 案例一：Remio笔记工具——“默默”采集你的浏览上下文

本周Product Hunt TOP1的产品，是前网易副总裁创业开发的AI Native笔记工具Remio。

这笔记工具有一个很“刺激”的功能：安装了浏览器插件以后，你在浏览器上打开的所有网页，它都会默默帮你采集下来以后，同步到笔记APP……

虽然这看起来很吓人，但它本质上提供了一个非常好的用户上下文记录、同步和模型供给的方式。当用户打开笔记开始写作时，AI已经知道他今天看了哪些新闻、研究了哪些竞品，从而自动提供最相关的信息。

4.2 案例二：OpenMemory MCP服务——实现跨应用的记忆共享

前几天，被OpenAI投资过的团队mem0AI开源了一个叫OpenMemory的MCP服务。它的核心价值是实现多AI应用之间的记忆共享（通过MCP）。

工作原理：

• 你在Claude客户端上发过的消息，会被总结后存下来。
• 等你再去Cursor（AI编程工具）里下达指令时，AI可以从之前Claude里存的“记忆”里提取出相关的内容，放在上下文里。

价值分析：

• 这个场景我在很早以前的一次直播里有提过：谁能帮用户收集信息，在他们没想起来的时候自动补齐到对话里，谁就能够得到用户。
• OpenMemory并没有要用户的“上下文”，而是选择了存在用户本地。这对注重隐私的极客用户很友好。
• 但对更广泛的大众来说，方便比隐私更重要，毕竟不是所有人都会且愿意自己部署这么一套东西。一个本地存储的数据，如果无法联网、无法同步，对普通用户而言价值就大打折扣。

常见问题： 我的数据被AI应用“偷”走怎么办？
回答： 这是一个非常合理的担忧。对于大多数普通用户，建议选择那些明确声明“数据本地存储”或“端到端加密”的应用。对于开发者，可以考虑使用OpenMemory、Mem0等本地优先的解决方案，或自行部署安全的上下文管理服务。

5. 总结：未来是属于“上下文”的

大模型的技术特征决定了「上下文」补齐是用好AI的必选项。更全面、完善的输入 = 更优质、更符合意图的输出。

只要大模型的这个技术特征不变，你接下来做的所有事情，归根到底都是更无感丝滑、稳定准确地帮用户补齐上下文。认清楚了这个本质，很多创意的产品化，就变得清晰可见了。

祝你在AI时代，能精准把握用户需求，打造出真正有价值的产品！

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