解析 2026 年 AI 可移植性困局与各层上下文迁移现状

文章深入探讨了 AI 上下文可移植性难题，指出指令与工具配置逐步趋于标准化，但记忆与对话历史仍深陷厂商壁垒。分析将上下文划分为指令、技能、MCP 工具、记忆及历史等层级，显示纯文本配置已较易迁移，而模型自主生成的内部记忆因缺乏开放 API 与通用格式仍极难互通。虽然开源社区正在尝试基于 Git 和 Markdown 的跨智能体交接方案，但闭源厂商间尚未形成实质性的双向迁移标准。