连接企业来源
接入内容、数据、规则、工具、工作流与事件，同时保留来源和权限。
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GEA 系统架构 · Context System
上下文系统
让企业知识成为智能体可理解、可调用的长期记忆。
连接企业内容、数据、规则、关系与决策轨迹，并记录它们如何随业务演进。它是 Tezign GEA 理解企业、可靠行动并持续学习的核心技术。
运行机制
让上下文，在每一次行动后继续生长。
Context System 不只是检索知识，而是持续组织企业世界的对象、关系、权限、时间与决策结果。
构建 Context Graph
把对象、关系、状态与时间组织为可计算的企业语义网络。
按需安全披露
根据任务、身份与风险，只向智能体提供当前行动所需的上下文。
写回行动与结果
把决策、反馈与业务结果写回企业记忆，让下一次行动拥有更完整的上下文。
生产中的作用
在真实任务中，它负责什么。
减少任务开始前的知识准备
让智能体按任务获得跨内容、数据与规则的相关上下文，减少人工反复寻找、整理和解释资料。
让多个智能体遵循同一企业事实
不同场景共享带版本、权限与适用范围的对象和规则，降低各自形成信息孤岛与口径偏差。
让决策经验跨任务被继承
保存结论之外的依据、反馈与结果，使后续任务能够理解过去为什么这样决定。
验证与边界
让每一条上下文，都可追溯、可授权、可更新。
上下文越重要，来源、权限与新鲜度越不能被隐藏。Context System 把这些控制嵌入检索、推理、行动与写回的全过程。
来源、版本与新鲜度
记录信息来自哪里、何时更新、适用于什么范围，降低过期知识进入行动的风险。
身份与精细权限
继承企业权限体系，并以渐进式披露控制智能体在每一步能看到什么。
审计与安全写回
记录上下文如何影响决策，并在验证后把结果安全写回企业记忆。
协同技术
每一项技术，都在同一套系统中工作。
模型、Context、运行时与企业级基础彼此连接，才让智能体从理解走向可靠行动。
技术问题
理解它的机制、边界与生产要求。
01
Context System 与 RAG 有什么区别？
RAG 主要在生成前检索相关材料。Context System 还组织对象、关系、权限、状态、时间和决策结果，并把经过验证的行动反馈写回企业记忆，因此覆盖检索、行动与持续演进。
02
为什么 Context Graph 需要保留时间与状态？
同一对象在不同时间可能有不同版本、负责人、权限和有效规则。保留时间与状态，才能让智能体知道什么仍然有效、什么已经变化，以及某项决策当时基于哪些条件。
03
Context System 是独立产品吗？
不是。Context System 是 Tezign GEA 的核心技术；它在技术体系中解释智能体如何理解和记忆企业，而不是作为与 GEA 并列的产品销售。