核心结论
从提示工程到上下文工程的范式转移在2025年已成为产业事实，而非概念炒作。它标志着AI应用从“一次性聪明”转向“持续有状态的认知系统”。
Anthropic的MCP与Google的ADK分别从协议层和架构层奠定了工程基础，记忆系统（尤其是程序性记忆）是下一波最大增量。
行动建议

短期（2026上半年）：优先掌握MCP生态，尝试构建带记忆的单Agent原型
中期：引入ADK或LangGraph实现多Agent协作 + 动态上下文编译
长期关注：程序性记忆的开源生态与跨模型迁移能力

风险提示

不要迷信超长上下文 → 精炼永远比堆砌重要
及早设计记忆治理与PII清洗机制
警惕“记忆护城河”被少数玩家垄断

开放问题

程序性记忆的“规模定律”是否成立？（记忆量增加是否带来指数级能力提升？）
当Agent拥有超人类程序性记忆时，人机协作的最优分工边界在哪里？