Alibaba open-sources MyContext to process work data for AI agents
Alibaba's Qwen office team has open-sourced MyContext, a context infrastructure that processes scattered personal work data—such as chat logs, documents, and meeting records—into structured context that AI agents can consume. The project, which gained over 1,000 GitHub stars within a week of release, targets challenging enterprise data including time-series, conflicting facts, and high update costs. This aims to bridge the gap between agents and real business workflows.
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阿里杀进Agent上下文战场：钉钉聊天、企业文档、工作数据终于要被Agent吃进去了 梦瑶 2026-08-18 12:40:03 来源： 量子位 MyContext补上Agent的数据加工层 梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 痛心啊！这产品那插件用了大一圈，我这Agent咋还是不懂我日常每天的工作流啊…… 哪怕到了各种Harness各种AI产品满天飞的今天，个人、企业用户依然苦 工作场景「上下文」 久矣。 对于真实工作里最重要的信息，Agent经常两眼一抹黑！！ 在钉钉里跟同事聊过啥、文档里沉淀过哪些决策、企业各种标准规范，这些数据信息往往全散落在Agent之外。 那如果我说，现在有这么个东西，能直接给每个人建一层专属的工作上下文呢—— 聊天、文档、会议里散落的历史信息，全给你收拢整理成Agent能直接消费的上下文。 甚至我再打眼一看，这个项目开源短短一周，就已经在GitHub斩获超 1k Star 了！？ 不卖关子，就是这两天阿里千问办公开源的上下文基础设施 「MyContext」。 这玩意儿干的事情，可以说是相当《直给》—— 直接 把分散在各处、格式各异的个人工作数据加工成Agent能理解的专属档案 ，让Agent真正读懂用户和真实业务工作流，并最终在决策和执行等环节实现人机协同。 而且MyContext一上来挑的，还是企业上下文里几块出了名难啃的骨头。 迟到、反复变化的时序数据，彼此矛盾的事实，以及海量历史数据持续更新带来的计算成本，基本一起梭哈了。 当聊天、文档、会议和业务规则都能被持续加工成Agent可消费的上下文，Agent才真正有机会从一个会执行指令的工具，走进真实工作流。 这回，真的有人帮我们把真实业务场景里的数据信息，狠狠加工利用起来了！！ 从分散数据到可用上下文，MyContext补上Agent的数据加工层 Agent Harness，几乎成了今年AI圈绕不开的关键词。 这边模型的推理、代码和工具调用能力不断next level。 那边各种插件、协议和执行框架不断补齐Agent的任务编排、环境调用、多步执行和状态管理能力。 于是到了今天，Agent处理个人办公任务，已经越来越像那么回事了： 写报告、查资料、改表格、跑代码，甚至连续执行一串复杂任务，都已经逐渐进入能用好用的阶段。 But，一旦把它真正塞进工作流，一个扎心的问题
