李彩霞

技术文档正经历着从静态发布到动态智能组装的巨大变革。尽管生成式AI将彻底改变技术支持，但许多应用案例之所以失败，是因为它们缺乏对用户特定环境、角色或系统状态的感知。本次分享将探讨模型上下文协议（MCP）与上下文感知设计原则如何弥合这一差距，从而催生出新一代的 AI 智能体——它们不再仅仅是总结文本，而是能够根据实时系统数据主动解决用户的问题。

演讲者将分析当前检索增强生成（RAG）方法的局限性，并介绍“上下文断层（Context Gap）”这一概念。参会者将了解到如何实现从“撰写扁平文档”到“架构动态内容系统”的转型，这些系统能够与实时用户上下文集成。本分享将详细阐述元数据与分类法（Taxonomy）构建的实战策略，以确保 AI 智能体能够针对特定的用户配置检索并组装准确的信息。

参会者将清晰地掌握 AI 友好型内容的新兴技术要求。本分享将为从传统技术写作向内容架构师的演进提供路线图，助力从业者引领组织构建自适应、个性化且与系统深度集成的数字化信息体验。