@GergelyOrosz：我认为大多数人没有意识到，中型及以上企业内部的 Agentic AI 系统有多复杂……

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摘要

Gergely Orosz 指出了中型及更大企业内部 Agentic AI 系统背后的隐性复杂性：AI 上下文窗口有限，而企业内部上下文却极其庞大。他还预告了 Pragmatic Engineer 即将发布的一篇案例研究，介绍 Uber 内部的 19 个定制 AI 相关系统。

我认为大多数人没有意识到，中型及以上企业内部的 Agentic AI 系统有多复杂和棘手：这是必然的，因为内部有海量的上下文，但 AI 上下文窗口却非常有限。 关于 Uber 内部 19 个定制 AI 相关系统的案例研究，今天晚些时候将发布在 @Pragmatic_Eng 这些"AI 相关系统"中有很多其实是"前 AI 时代"的系统，在引入 AI 之后反而变得极为有用。比如它们的 PRD+ERD 系统，它便捷地记录了公司内部约 5,000 个系统之间的关联关系！
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缓存时间: 2026/10/14 16:00

我认为大多数人并没有意识到中大型企业内部的智能体 AI 系统有多么复杂和精密：这是迫于必要性——因为需要处理的上下文太多太多了，而 AI 的上下文窗口却是有限的。

今天晚些时候会在 @Pragmatic_Eng 上发布一篇关于 Uber 内部 19 个定制化 AI 相关系统的案例研究。

这些“AI 相关系统“中有很多其实是“前 AI 时代的系统“，后来发现它们在 AI 场景下变得极为有用。比如他们的 PRD+ERD 系统，它恰好记录了公司内部约 5,000 个系统之间的关联关系！

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