Microsoft IQ 与企业级 Context Engineering：四层上下文解析

Agent 上下文 FoundryIQ FabricIQ WebIQ

发布于 2026-09-02

版权声明

我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文：Microsoft IQ 与企业级 Context Engineering：四层上下文解析

文章来源：

Bruce Talk

扫码关注公众号

扫码阅读

手机扫码阅读

文章主旨：本文旨在厘清微软 Microsoft IQ 四层概念（Work IQ、Fabric IQ、Foundry IQ、Web IQ）各自在企业 Agent 上下文工程中的定位与作用，强调“给模型什么上下文”比“怎么问模型”更能决定企业 Agent 的实际价值。

关键要点：

Microsoft IQ 是微软在企业 Agent 领域对 context engineering 的落地实现，将分散异构的上下文封装为四层可消费智能。
Work IQ 关注人的活动与关系，Fabric IQ 关注业务状态与语义，Foundry IQ 关注企业权威知识与规则，Web IQ 关注外部实时信息。
Foundry IQ 与 Fabric IQ 虽都涉及 OneLake，但前者处理非结构化企业资料（知识层），后者处理已建模的业务语义（数据层）。
Foundry IQ 可接入 public web data 与 Web IQ 不重复：前者是企业主动整理纳入知识边界的外部资料，后者是实时开放通用网络情报。
企业 Agent 若只接入模型而缺少多层上下文，容易“正确但脱离上下文”；只有同时理解工作、业务、知识和外部变化，才可能真正落地。

内容结构：

引入：由 Foundry 开发中的概念混淆切入，引出核心问题——context engineering，并给出 Microsoft IQ 四层能力总览：
- Work IQ：理解员工如何工作
- Fabric IQ：理解业务数据和业务实体
- Foundry IQ：理解企业知识、政策和权威文档
- Web IQ：理解外部世界的新鲜信息
四层上下文各自要解决的问题：
- Work IQ：基于 Microsoft 365 tenant data 与 Graph 协作信号，解决“谁、在什么时候、和谁、做了什么”，适用于员工生产力类 Agent。
- Fabric IQ：基于 OneLake、语义模型、Ontology、Graph 等，解决“业务数据如何被 Agent 正确理解”，适用于分析型和运营型 Agent。
- Foundry IQ：基于可配置的多源知识库与 agentic retrieval，解决“Agent 如何可靠访问企业知识”，适用于知识问答、政策助手等场景。
- Web IQ：提供实时、开放的通用网络情报，解决“外部正在变化的信息”，补充组织外部的变化。
易混淆点澄清：
- Foundry IQ vs Fabric IQ：前者是企业知识层（文档、模板等非结构化内容），后者是业务数据层（已建模的业务事实）。
- Foundry IQ vs Web IQ：前者是企业主动 curate 的外部资料，纳入企业知识边界；后者是无需预收录的实时外部世界信息。
四者对比：用表格说明关注点、典型问题、典型数据与 Agent 作用。
实例演示：以“准备明天与 Contoso 的会议”为例，说明如何同时编排 Work IQ、Fabric IQ、Foundry IQ、Web IQ 四层上下文，最终生成 briefing、风险点和建议问题。
小结：微软将这些上下文拆分为标准化能力，企业无需自己搭建复杂基础设施；只接模型而不接上下文的 Agent，很难成为真正了解组织的助手。