💎 人工智能领域蕴藏着万亿镁的机遇：什么是上下文图谱？为什么它们如此重要？ 人工智能在商业领域最大的万亿镁机遇或许不在于让模型更智能，而在于捕捉人类的决策过程。以往的软件通过成为“真相记录器”——存储关于客户、员工或运营的标准化数据——制作了巨大的价值。然而，这些系统主要记录的是最终结果，而非人们接受该结果的原因。 当AI 代理开始融入实际工作流程时，这种局限性就变得非常明显。企业并不缺乏数据，而是缺乏决策过程的痕迹：为什么这笔交易能获得比标准价格更低的下降，为什么这张工单会被优先处理，为什么次的例外情况被批准了而次却被拒绝了。这些答案往往存在于Slack、Zoom通话、领导的私信，或者少数资深员工的记忆中，而不是任何官方的系统里。 规章制度只能告诉行为者在一般情况下应该做什么。但实际操作中总是充满例外和先例。人们做出正确的决策，不仅是因为他们了解规则，还因为他们记得：“次我们是如何处理类似情况的？” 这同样适用于行为者。如果无法获取以往决策的历史——谁批准了这些决策，在什么背景批准的，哪些例外情况被接受——那么行为者就只是缺乏判断力的僵化执行机器。 当代理直接部署到工作流程中时，它可以记录决策发生的瞬间的整个决策过程：输入数据来自哪些系统、应用了哪些规则、触发了哪个异常分支、由谁批准以及批准的原因。随着时间的推移，这些记录相互关联，形成一个背景图谱——一个反映企业实际运作方式的“鲜活记忆”。它不仅记录了发生了什么，还解释了为什么允许这些事情发生。 这是现有系统难以实现的。CRM 或 ERP 系统仅存储当前状态，而非决策时的背景。数据仓库只能在所有事情完成后接收信息，此时决策的原因已不再重要。为了保留决策的痕迹，系统必须始终处于决策发生的那一刻，而不是事后回顾。这正是初创公司构建AI 代理编排层的结构优势所在。 因此，最大的机遇或许不在于彻底替换旧系统，而在于构建一个全新的决策记录系统。初期，该系统仅支持自动化，需要人工审批。但随着时间的推移，它将逐渐发展成为一个企业可以追溯“我们当初为什么这么做？”的平台。随着决策轨迹的积累，先例变得赚了，自动化也能以更安全、更可控的方式实施。 归根结底，问题不在于旧的数据记录系统是否仍然存在，而在于：下一个万亿镁平台是通过将人工智能集成到旧数据中构建而成，还是通过记录人类如何做出决策从而数据真正具有可操作性而构建而成？“背景映射”是第二种方法的基础。 据 Jaya Gupta（@JayaGup10）——企业家兼基金会合伙人——称