推特热议、AI 万亿美元新赛道，「上下文图谱」到底是什么？创业机会在哪？

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文章摘要

上下文图谱（Context Graph）的兴起正在重新定义企业软件的未来。近期围绕这一概念的讨论集中在AI Agent与传统记录系统（Systems of Record）的关系上。SaaS专栏作者Jamin Ball提出，AI Agent不会取代传统系统，反而会强化企业对数据定义和治理的需求。但Foundation Capital合伙人Jaya Gupta指出，这一观点忽略了企业运营中大量未被结构化的”决策轨迹“——包括例外情况、特批记录、跨系统上下文等隐性信息。这些动态的决策过程积累形成的上下文图谱，其价值在于捕捉”为什么”而不仅是”是什么”。

决策轨迹的缺失是当前AI应用的核心瓶颈。当AI Agent参与合同审查、客户支持等工作时，常因缺乏历史决策依据而受阻。企业日常依赖的四种关键信息从未被系统化记录：经验性例外规则（如行业特定折扣）、参考先例（如过往案例关联）、跨系统综合分析（如结合CRM和工单数据的判断）以及系统外审批流程（如Slack中的高层特批）。这些信息散落在聊天记录、会议或员工经验中，导致Agent无法像人类一样基于完整上下文决策。

上下文图谱的本质是组织的”世界模型”。PlayerZero创始人Animesh Koratana提出，通过持续记录Agent执行轨迹，可以构建反映企业动态决策规律的结构。这需要解决三个核心问题：首先是”双时钟问题”——现有系统仅记录”状态时钟”（当前事实），缺失”事件时钟”（决策过程）；其次是动态本体论挑战，需通过Agent实际工作路径而非预设模式来学习组织架构；最后是构建支持反事实推理的能力，使系统能模拟”如果…会怎样”的场景。这种模型复刻了资深员工的隐性判断力，其价值随数据积累呈复利增长。

初创公司在该领域具有结构性优势。传统软件巨头如Salesforce受限于”当前状态”数据模型和系统孤岛，数据仓库厂商则因处于”只读路径”而错过决策瞬间的上下文。相比之下，AI Agent初创公司天然处于工作流执行节点，能实时捕获跨系统的完整决策轨迹。目前存在三条发展路径：直接替代现有记录系统（如Regie打造AI原生CRM）、模块化渗透高例外流程（如Maximor专注金融对账），或创建全新决策记录系统（如PlayerZero构建故障分析图谱）。

捕捉决策轨迹的技术路径依赖”有目标的探索”。通过Agent在解决问题时自动关联分散数据（如调取PagerDuty事故记录与Zendesk工单），将隐性知识转化为可搜索的先例库。这种方法借鉴了图表示学习中的node2vec思想——无需预设模式，而是通过大量Agent执行轨迹的采样，自然涌现出组织真实的运作结构。这种动态本体构建方式，使得”角色相似性”（如不同部门资深工程师的决策模式）能通过结构对等性被识别，超越传统语义关联的局限。

该领域的创业机会信号已清晰显现。高人力成本的重复流程（如50人团队手工处理工单）、存在大量非标准例外的业务场景（如医疗行业合同审批）、以及需要跨系统协调的复杂决策（如客户续约折扣审批），都表明企业对上下文图谱存在刚性需求。下一代万亿级平台的关键，在于将”数据-行动-推理”的全链条转化为可沉淀、可审计的核心资产，而不仅是给现有系统叠加AI功能。