关键概念与职责边界

Cognitive Environment 与 Active Context

Cognitive Environment 是 AI 可访问的整个世界。Active Context 是当前一刻加载的有效投影。

Context Engineering 需要判断什么值得加载、过滤、压缩、检索、保留与归属谁的事实权威。它追求有效，而不是内容越多越好。

Cognitive Field — 认知力场

不同类型信息共同塑造当前的可行解空间：

• Knowledge：提供领域世界的结构；
• Evidence：提供当前判断依据；
• Objective：改变价值方向；
• Heuristic：影响通常倾向；
• Authority：限定谁有资格证明什么；
• Constraint：限制不可接受的结果；
• Runtime Fact：锚定当前实际状态。

它们不需要被整理成固定的思维工作流。

Constraint — 约束

工程约束至少应能解释：Source / Authority + Target + Scope + Strength + Activation Condition + Priority + Enforcement。

需要区分 Preference、Heuristic、Soft Constraint、Policy Boundary 和 Hard Constraint。组织安全、权限、隐私等要求可能从最开始就是不可违反的硬约束。

Uncertainty — 不确定性

系统应把不可避免的未知转为结构化、可管理状态。Material ≠ Blocking：一个事项重要，并不代表当前任务就一定要停止。

判断是否阻塞，需要考虑业务所有权、不可逆性、结构影响、现实风险、授权风险，以及是否能通过安全默认或可逆设计处理。

Authority — 谁能证明什么

来源	可以证明	不能单独证明
User	业务意图、授权与偏好	Runtime 已成功执行
Knowledge	领域事实、平台能力、规则	当前用户真实意图
Runtime	当前系统状态	用户业务目的
AI	推断、设计候选、建议	把推断直接升级为现实
Validator	结构、格式与引用是否合法	业务方案必然最优

必须区分 User Fact、Knowledge Fact、Runtime Fact、AI Inference 和 AI Proposal。

Commit — 获得系统承诺资格

AI Inference ≠ User Fact、AI Proposal ≠ Reality、Candidate ≠ Commitment。

当一个结果即将成为对外事实陈述、正式设计、持久化状态、业务结构或现实副作用时，就需要更强的治理：授权、知识权威、Policy、Permission、Contract、Validator 与 Runtime Fact。

Deterministic Validation

当问题能够由 Schema、Validator、Permission 或 Runtime 确定判断时，不应继续把“请模型一定正确”作为唯一保障。让模型处理开放世界，让确定性系统守住确定性边界。