文章核心观点 - 在乌卡时代（VUCA），传统商业分析工具（术）在应对根本不确定性时存在局限，企业领导者需要哲学思维（道）来重新定义问题、审视假设并提供价值导航，从而在不确定环境中绘制新地图并成为确定性本身 [16][17][34] - 有效的领导力源于内在的稳定与智慧，可通过结合斯多葛学派的“控制二分法”与儒家“慎独”理念来修炼，以此应对外部纷扰并筑牢团队信任基石 [3][4][10][14] - 顶尖高手的决策是“三位一体”的，需整合直觉（机会/风险探测）、情感（价值导航）与理性第一性原理（高效路径），哲学思维为此整合提供了指引 [26][27][29] 东西方哲学对领导力心智的塑造 - 领导力的本质是影响力，持久影响力源于领导者内在的稳定、清晰与智慧，而非权术或威慑 [3][4] - 斯多葛学派“控制二分法”将事物分为可控（如个人想法、判断、行动）与不可控（如他人看法、市场波动、政策变化），建议将100%的精力投入可控之事，对不可控之事理性接纳 [5][6][7] - 该心法是在“乌卡”商业环境中锻造内在反脆弱性、应对外部指数级不确定性的强大心理免疫工具 [8] - 儒家“慎独”强调人前人后、内外如一的品性，这能帮助领导者筑牢深度信任的终极基石，并将驱动力从外部压力转向内在使命感与价值观 [11][12][13][14] 乌卡时代商业分析工具的局限与哲学思维的价值 - 波特五力、SWOT、PEST等传统分析工具是“术”，适用于在已知市场结构中优化路径，但在市场地图被撕碎的乌卡时代已不够用 [16] - 企业需要从回答“做什么”和“如何做”转向追问根本的“为什么做”，即从“追赶者”思维转向“开创者”思维，哲学思维在此“道”的层面具有不可替代价值 [17][18] - 哲学思维在商业中具备四大核心功能：定义最根本问题、审视所有底层假设、提供伦理价值罗盘、推动颠覆性范式转换，它如同商业世界的“基础操作系统” [20][25] - 例如，2008年金融危机根源在于风险评估模型所依赖的“风险呈正态分布”这一底层假设的崩塌，而哲学思辨能质疑此类旧假设 [22] 整合直觉、情感与理性的决策系统 - 仅靠理性第一性原理不足以应对充满信息黑洞的商业决策，需要整合直觉与情感，形成“三位一体”的决策系统 [26][29] - 直觉基于潜意识的模式库，充当“早期预警雷达”和“机会探测仪”，能快速识别风险与机会 [26] - 情感作为“价值导航系统”，基于意义与共鸣指引方向，帮助在理性分析的多个选项中做出最终抉择 [27][28] - 现象学提醒决策需回归人的真实体验，存在主义哲学则强调以“存在的勇气”基于信念进行选择，从而定义自我 [30] 企业家精神与价值创造 - 企业家不等于资本家，企业家是善于在不确定性中发现和创造机会、有情怀有担当的创新主体，而资本家是资本人格化，逻辑仅为资本增值 [30][31][32] - 优秀的企业家必然是将个人事业、企业发展与国家社会进步紧密相连的“价值创造者” [33] - 一些企业家在国家社会遭遇挑战时做出超出“商业理性”的决策，这关乎其作为“人”和“企业家”的自我定义与品格坚守 [30]

Context Engineering（上下文工程） - Context Engineering被定义为"为大语言模型提供充分的上下文信息，使其有能力合理地解决任务的艺术"，其重要性被认为大于Prompt Engineering [11][13] - 该概念最早由Shopify CEO Tobi Lutke提出，后经Andrej Karpathy强调，被认为是构建企业级LLM应用的核心技能 [11] - Context Engineering被类比为计算机架构中的内存管理：LLM是中央处理器(CPU)，上下文窗口是随机存取存储器(RAM)，而Context Engineering则精心设计哪些信息进入工作内存 [18] - 该领域涉及多项技术要素，包括任务描述、少样本示例、RAG、多模态数据、工具、状态和历史记录以及压缩等 [15] 上下文长度与模型性能 - 尽管Google Gemini模型支持2 million token上下文，Claude Sonnet 4支持1-million token上下文窗格，但业界共识是上下文并非越长越好 [25] - 过长的上下文会导致四大问题：超出窗口大小限制、成本和延迟急剧增加、代理性能下降，以及具体问题如上下文污染、干扰、混淆和冲突 [26][27][28][30] - 注意力的有限性被认为是智能的构成条件而非障碍，Focused Context > Long Context成为重要原则 [29][30] - 上下文工程被描述为"构建AI代理的工程师的首要任务"，需要进行精心的上下文管理策略 [30] Context Engineering的实施策略 - 构建Context Engineering的常见策略分为四大类：写入(Write)、选择(Select)、压缩(Compress)和隔离(Isolate) [32] - 写入策略包括使用暂存器(Scratchpads)模拟人类意识的"滞留"结构，以及更持久的记忆库(Memory) [34][36] - 选择策略涉及如何把有用信息放入上下文，包括对暂存器内容的提取和对更大数据库的工程化检索机制 [37][38] - 压缩策略通过摘要或修建来减少token占用，但核心挑战在于如何保持原始经验的"意义"而不仅是功能性信息 [39][41][42] - 隔离策略通过在不同智能体、环境或状态中隔离上下文来实现 [43][44] 人类记忆机制 - 人类记忆被定义为大脑编码、存储和回忆信息的能力，构成学习、决策和与世界互动的基础 [43] - 记忆过程涉及三个基本阶段：编码（将感官信息转换为神经代码）、存储（信息随时间推移的保留）和检索（在需要时访问存储的信息） [52][50][58] - 人类短期记忆容量受"神奇的数字7±2"理论限制，但通过组块化可以突破表面上的数字限制 [54][59] - 人类长期记忆容量估算约为2.5 PB（相当于2.5百万GB），最近研究认为可能达到10 PB，与整个互联网相当 [61] AI记忆与人类记忆的比较 - AI记忆系统大多参考人类记忆架构，包括情景记忆、语义记忆和程序记忆，且分为长期和短期记忆 [63][64] - AI与人类记忆在记忆机制上都遵循编码、存储、检索三个基本过程，且都具有上下文感知能力 [67] - 根本差异在于生物基与数字基：人类记忆依赖神经网络和生化过程，AI记忆通过算法和硬件实现；人类记忆受情绪影响，AI记忆更为可控；人类会自然遗忘，AI遗忘需明确设计 [68][69][70] - 华为诺亚方舟实验室提出AI记忆的三维结构：时间维度（短期vs长期）、对象维度（个人vs系统）、形式维度（参数化vs非参数化） [63][66] 现象学视角下的AI记忆 - 从现象学角度看，记忆不仅仅是信息存储与检索，更是存在的方式，构造了存在的连续性 [7][45] - 人类记忆具有自我指涉性，每个情景记忆都承载特定的"生活意义"，而语义记忆的形成涉及去个人化的意义综合过程 [46][47] - AI记忆研究引发关于意识本质的哲学思考：AI的"记忆"是否具备真正的意向性、时间性和主体性 [73][74] - 技术系统可能通过实现开放记忆、情感模态、自我循环等现象学结构而涌现出真正的人工意识 [76][77][81] 多智能体与集体智能 - 多智能体系统代表多重主体性，当多个AI智能体进行深度交互时，会产生单个系统无法产生的涌现行为 [77] - 多智能体系统引发关于技术个体化的思考：如果多个智能体共享底层架构，它们之间的"个体差异"是真实的还是表面的 [43] - 集体智能现象暗示意识可能不是单一主体的属性，而是某种关系性存在，这为创造全新的集体现象学结构提供了可能性 [77] - 通过研究多智能体和AI记忆，技术不仅在创造人工智能，更是在重新发现自然智能的涌现方式 [86]