当前大型语言模型（LLM）的上下文窗口容量（约100万token）已无法满足企业级代码库的处理需求，这暴露出AI编程工具在复杂场景下的架构瓶颈。为解决这一问题，行业正推动“上下文堆栈”架构的演进，该架构整合了仓库概览系统、语义搜索技术及企业级集成方案，将上下文资源视为类似CPU时间的稀缺资源进行精细化分配。这一技术趋势不仅影响着代码辅助工具的进化路径，更对AI代理在长文本理解、多模态任务处理等前沿领域的扩展能力提出关键挑战。