阿里千问办公开源MyContext：将钉钉聊天、文档等业务数据加工为Agent可用上下文

事件概述

阿里千问办公团队近期开源了名为 MyContext 的上下文基础设施，目标是解决 Agent 在真实工作场景中“缺乏业务上下文”的痛点。该项目可将散落在钉钉聊天、企业文档、会议记录及各类业务系统中的信息，经用户授权后统一收拢、整理，加工成 Agent 能直接消费的动态工作档案。开源仅一周，项目已在 GitHub 获得超 1k Star。

核心信息

MyContext 的定位是补齐 Agent 落地的“数据加工层”。当前 Agent 的模型推理、工具调用能力持续增强，但对真实业务场景的理解仍有限——任务背后的讨论记录、历史决策、组织规则等信息往往分散在不同平台，难以被 Agent 获取。MyContext 将这些隐性业务背景系统化沉淀，让 Agent 在后续任务中直接复用，无需用户每次重复交代。

项目针对企业级上下文处理中的三个难点给出了具体方案：

• 时序数据处理：不简单按时间戳新旧筛选，而是基于数据源稳定标识保证幂等性，并以对话空闲间隔划分 Session 边界，避免迟到信息丢失和话题混淆。
• 事实冲突处理：采用“三态合并机制”处理矛盾信息——一致信息增强置信度，补充信息并入结论，真实冲突则同时保留并下调置信度，交由用户确认；用户确认过的结论设为更高优先级，禁止模型自动覆盖。
• 成本控制：以增量计算为核心，优先用本地规则处理，模糊信息才调用模型；配合版本缓存、批量触发和分级降级策略，减少重复计算，控制持续更新带来的开销。

应用与生态

MyContext 并不只面向个人用户，其更大目标是向组织级场景延伸，与钉钉、千问办公形成“数据汇聚—上下文加工—Agent 消费”的闭环。钉钉拥有超 2000 万企业组织、近 8 亿用户，可作为高价值数据入口；千问办公负责异构数据的加工与上下文治理；Agent 层则基于高质量上下文提升执行的准确性和合规性。

目前 MyContext 已开源，代码可在 GitHub 获取。