Alibaba открывает MyContext: чат и документы станут контекстом для ИИ-агентов

Суть проблемы проста: даже самые продвинутые агенты часто не понимают, что происходит в реальной работе человека. Они не видят переписку в корпоративном мессенджере, не знают содержания внутренних документов и решений, принятых на совещаниях. Вся эта информация разбросана по разным системам и форматам, и агент вынужден работать лишь с общими знаниями модели и текущим запросом. Из-за этого он не способен по-настоящему встроиться в рабочие процессы компании.

MyContext берет на себя роль недостающего слоя обработки данных. Система собирает информацию из чатов, документов, встреч и других источников, связывает ее с конкретными задачами и превращает в структурированный контекст, который агент может напрямую использовать. При этом каждая единица информации сохраняет привязку к источнику: можно вернуться к оригинальному сообщению или документу и проверить, кто, когда и что именно сказал.

Одна из ключевых сложностей, которую решают авторы, — работа с противоречивыми и постоянно меняющимися данными. В корпоративной среде одни факты устаревают, другие дополняются, третьи конфликтуют между собой. MyContext не пытается выбрать единственный «правильный» вариант, а сохраняет всю картину: согласованные сведения повышают уверенность, дополняющие — расширяют вывод, а реальные противоречия явно показываются пользователю с пониженным уровнем доверия. Подтвержденные человеком решения получают приоритет и не перезаписываются автоматически.

Отдельное внимание уделено производительности. Если обрабатывать каждый новый фрагмент данных с нуля, затраты на вычисления быстро выйдут из-под контроля. Поэтому система использует инкрементальный подход: локальные правила и кэширование берут на себя простые случаи, а сложные, требующие смыслового анализа, отправляются модели. Это позволяет удерживать баланс между качеством контекста и расходами.

В перспективе MyContext должен стать связующим звеном в экосистеме Alibaba. Данные из DingTalk — корпоративного мессенджера с более чем 200 миллионами организаций и почти 800 миллионами пользователей — будут поступать в слой обработки контекста, а затем использоваться агентами Qwen Office. Так компания рассчитывает превратить разрозненные корпоративные знания в актив, который агенты смогут не просто находить, но и применять при принятии решений. Проект уже доступен в открытом виде, так что любой желающий может опробовать его в своих рабочих сценариях.