近期，易點天下分享了其在 Agentic AI 領域的工程化實踐，重點介紹了如何通過上下文工程（Context Engineering）、多云基礎設施與分層安全治理體系，推動 AI Agent 在企業場景中的規模化應用。

為支撐覆蓋全球230多個國家和地區的業務體系，易點天下基于 Cycor 平臺構建了多云架構，整合 AWS、Google Cloud、阿里云、騰訊云、華為云等多個云服務能力，實現 Kubernetes 集群與底層資源的統一調度。公司表示，這種架構不僅有助于降低供應商鎖定風險，也提升了 AI 資源調度與全球化部署的靈活性。

在 Agent 開發過程中，易點天下發現，僅依賴 Prompt Engineering 已難以滿足企業級復雜場景需求，因此逐步轉向以"Context Engineering"為核心的技術路線，更關注"在什么時機，為 AI 提供哪些信息"。

目前，其上下文體系已形成覆蓋會話記憶、短期記憶、長期知識、知識圖譜、經驗庫與組織技能庫的六層結構，并結合主動注入機制，在敏感操作或異常處理前自動調取相關歷史信息與風險數據。

針對大模型 Token 資源有限的問題，易點天下還引入了分層 Token 治理與漸進式工具加載機制，僅在需要時動態加載相關工具與內容，以提升推理效率與工具調用準確率。

在安全層面，公司建立了包括權限隔離、空跑校驗、人工審批、規則校驗與強制回滾在內的五層防御機制，以降低 AI 自動化操作在生產環境中的潛在風險。

易點天下認為，未來企業級 AI 的競爭力，將不僅取決于模型能力本身，更取決于工程體系、上下文管理能力以及組織知識沉淀。

（注：文中部分技術信息來源于易點天下內部工程實踐，僅供行業交流參考。）

他認為，面對出海過程中不確定因素，出海企業需要抱團，不僅需要彼此之間抱團，也要與中國本地企業抱團，共同尋找、解決本地用戶的真正需求，"只有這樣，企業才能長期生存，實現盈利可能，并在當地獲得新的生命力。一家企業沒有那么多能力、時間和人才做到一條產業鏈才能做到的事情。"

當前，中國企業走向南美、中東等新興市場。對此，蘭向輝表示看好企業深耕某一區域市場的做法。"當企業深耕某一個市場，并且能做到產品可以解決當地用戶實際需求時，它的產品就會生長出濃厚生命力。即使遭遇貿易戰等因素影響，當地用戶仍愿意為你的產品買單。"

以耳機出口為例，蘭向輝稱，假設增加關稅影響耳機銷量，企業可以換個思路，例如生產、售賣AI耳機。"在美國，墨西哥裔等西語用戶約占20%人口，如果一款耳機能提供AI功能，實現西語與英語之間的實時翻譯，讓產品附加值變高，就能扛住關稅，同時保證企業利益。"

他強調，當前，從表面來看，出海是指企業走出國門，但實際上，是許多企業員工攜家帶口扎根在當地，深耕本地市場。"這樣的企業可以稱為本土化企業。當地政府在看到你具備相應合規，能提供對應稅收、人員就業的前提下，也愿意給予支持。"