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MyContext - 阿里千问办公开源的 Agent 上下文基础设施

MyContext 是阿里云千问办公团队开源的 Agent 上下文基础设施,以本地优先方式运行,可将钉钉、飞书等 IM 沟通、文档、会议等多源工作数据,加工为持续更新、...

MyContext是什么

MyContext 是阿里云千问办公团队开源的 Agent 上下文基础设施,以本地优先方式运行,可将钉钉、飞书等 IM 沟通、文档、会议等多源工作数据,加工为持续更新、可回溯的专属”工作档案”,包含职责范围、协作关系与工作结论。遇到矛盾信息时通过语义分析判断合并或覆盖,不确定则交由用户确认。基于档案可构建专属 Agent,实现工作信息查询与拟人化自动回复。

MyContext的主要功能

  • 构建工作档案:将钉钉、飞书等 IM、文档、会议等多源数据沉淀为持续更新的个人工作档案,涵盖职责、协作关系与讨论结论。
  • 信息可回溯:档案中每条信息均标注来源、时间与内容,可追溯到原始出处。
  • 矛盾信息处理:对前后矛盾的信息通过语义分析判断合并或覆盖,无法判断时交由用户确认且不再被模型覆盖。
  • 搜索问答:支持自然语言查询工作历史,结合全文检索、语义召回与图谱查询给出带来源的答案。
  • 数字分身:基于档案构建专属 Agent,可以用户语气起草回复工作信息,发送等操作需用户授权。

如何使用MyContext

  • 下载部署:从 GitHub 仓库获取项目,在本地设备上以本地优先方式运行桌面应用。
  • 授权接入数据源:连接并授权钉钉、飞书等 IM 系统及文档、会议等工作数据源。
  • 导入数据:将个人工作数据导入 MyContext,系统自动完成标准化处理与增量同步。
  • 生成工作档案:系统自动沉淀包含职责范围、协作关系、行为习惯与讨论结论的专属工作档案,并持续更新。
  • 构建专属 Agent:基于档案生成专属 Agent 助手,可用于查询工作信息、总结知识、以本人语气辅助回复消息。
  • 人工确认关键环节:遇到矛盾信息或发送消息等有后果的操作时,由用户确认后执行,确保准确与安全。

MyContext的核心优势

  • 上下文基础设施定位:将分散在 IM、文档、会议中的工作数据加工为 Agent 可理解的专属工作档案,补齐 Agent 落地工作场景的记忆底座。
  • 矛盾信息智能治理:通过语义分析判断信息合并或覆盖,不确定时交由用户确认且不再被模型覆盖,避免传统方案的信息丢失。
  • 全程可回溯抗幻觉:每条信息标注来源、时间与内容,答案有据可查,提升结果可信度。
  • 本地优先保隐私:数据与索引存储于用户本机,AI 仅是使用方而非所有者,契合企业数据安全要求。
  • 人机安全闸机制:发送消息等有后果的操作必须经用户明确授权,兼顾自动化与安全可控。

MyContext的项目地址

  • 项目官网:https://mycontext.md/
  • GitHub仓库:https://github.com/openTrinity/mycontext

MyContext的同类竞品对比

对比维度 MyContext(阿里千问办公) Mem0
发布方 阿里云 · 千问办公团队 Mem0 AI(美国初创,2023年成立)
产品定位 面向办公场景的 Agent 上下文基础设施 通用 Agent 记忆层(Memory as a Service)
产品形态 本地优先的桌面应用 + 九层完整架构 API/SDK 中间件,需开发者集成
目标用户 职场个人与企业,开箱即用 AI 应用开发者
数据来源 原生接入钉钉、飞书等 IM、文档、会议记录 主要处理对话历史,数据源需自行接入
记忆架构 记忆图谱 + 全文/语义/图谱混合检索 向量优先的记忆提取与检索
矛盾信息处理 语义分析判断合并/覆盖,不确定时人工确认且不可被模型覆盖 启发式 add-or-update,无人工裁决机制,旧事实可能”复活”
可回溯性 每条信息标注来源、时间、内容,全程可追溯 记忆可追溯性较弱,存在”引用记忆但无法定位出处”的问题
隐私安全 本地优先,数据与索引存于用户本机 默认云端托管,自托管需额外部署

MyContext的应用场景

  • 智能消息回复:Agent 基于个人工作档案与沟通习惯,以用户语气自动起草、回复钉钉/飞书工作消息。
  • 工作信息问答:用自然语言查询个人工作历史(如”上周会议定的方案是什么”),答案附原始出处。
  • 个人知识沉淀:将散落在 IM、文档、会议中的职责范围、协作关系、讨论结论自动整理为持续更新的工作档案。
  • 协作关系梳理:通过记忆图谱呈现人物、项目、话题间的关联,快速理清跨部门协作上下文。
  • 新人/转岗交接:工作档案完整可追溯,降低岗位交接与知识转移成本。