AI Agent落地早已不是新鲜事，但绝大多数人都卡在同一个痛点：Agent只会干活，不会成长。
很多团队耗费精力微调模型、优化指令，可Agent依旧是“一次性工具”。单次任务做完，经验清零、记忆断层，知识库一成不变，越用越跟不上业务节奏。
2026年AI赛道最热的Agent自进化，早已跳出传统“从行为中学习”的固有框架。除了打磨Agent的执行能力，更核心的突破，是让上下文底座活起来——6月4日 19：30，我们集结一线技术实践者，聚焦企业落地真实场景，层层拆解Agent上下文进化的底层逻辑与落地玩法。
不同于依赖任务试错的进化路径，上下文自进化的核心逻辑简单又高效：不改动模型参数，不依赖单次任务质量，通过自动梳理、更新、关联业务上下文，让Agent拥有长期记忆、可追溯经验、可复用技能，把每一次业务交互，都沉淀为实打实的数据资产，彻底打破Agent能力上限。
1.从"上下文检索"到"上下文自进化"——One Layer，All Seekable
从“上下文检索”到“上下文自进化”，关键是让上下文底座本身持续成长。RAG 解决了“能看到什么”，但多数知识库仍是静态资产，任务执行后的记忆、轨迹和经验难以自动沉淀。如何在 Agent 与底层数据之间引入统一的语义层，将 memory、trace、knowledge、skill 映射为同一种可检索、可追溯、可演进的上下文对象，并通过持续整理与演化机制把一次次任务产出转化为长期可复用资产？这样，Agent 的能力提升不再依赖单次命中，而是建立在统一语义层驱动的上下文持续进化之上。OceanBase技术专家汤庆将分享该方案的落地及 OceanBase 在这方面的技术实践。
2.面向 AI 的数据 Ready 底座架构与技术详析
Agent自进化中，鲜活的业务数据是进化的基石，而高效的上下文数据管理则支撑起长时记忆与稳定反思——两者相辅相成。基于这一理念，数新智能聚焦AI-Ready底座并提出“AI-Ready多模态数据湖”这一新课题。数新智能 AI 方案架构总监李宝政详解如何将分散的业务数据转化为可供上下文高效消费的数据资产，加速业务AI进化。
3.从数据查询到业务洞察：Agent 上下文进化实践
我们真正需要的不只是“会执行”的 Agent，而是“可持续进化”的业务洞察能力。观远数据技术研发总监王贺锋将结合 GuanCLI、超级应用与 Coding Agent 实践，探讨企业级 Agent 与个人 Agent 的演进路径，以及如何通过业务知识网络、Skill 沉淀与数据资产上下文持续进化，放大企业“被分析、被洞察”的能力。
