智能体 / 主动式上下文工程（Agentic Context Engineering，ACE）技术是由斯坦福大学、 SambaNova 、 UC 伯克利研究团队于 2025 年 10 月 联合提出的，相关研究成果发表于论文「Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models」。

Agentic Context Engineering 是一个将上下文视为通过生成、反思和策展的模块化过程积累、精炼和组织的演化剧本的框架，通过结构化、渐进式更新防止崩溃，同时保留详细知识并扩展到长上下文模型，可用于离线环境（例如系统提示优化）和在线环境（例如测试时内存适应）的全面上下文适应。在 AppWorld 排行榜上，ACE 使用更小规模的开源模型即与顶级生产级 Agent 的综合平均表现相当。