知鸦日报2026-01-07

AI陪伴类产品正从单纯聊天向乙游化沉浸转型，强调关系经营而非模型能力。《早安我的少年》以生活工具+情感养成开创先河，《EVE》主打多模态互动与记忆沉淀，《无限谷》强化主动服务，《星眠》则专注高自由恋爱叙事。核心差异在于：是工具化渗透生活，还是游戏化营造沉浸感？未来关键在于平衡内容产能与日常触达，用混合形态满足情感需求。

Agent 时代，上下文成为核心变量。从 Chatbot 到 Agent，模型需在多轮任务中理解上下文，支撑持续决策。上下文工程取代提示工程，管理信息筛选、状态表达和动态调整，确保模型稳定输出。工具调用、思考过程、交互反馈等模块协同，提升 Agent 自主性与可控性。MCP 结构化落地，增强上下文可读性与可维护性。

AI Coding时代，开发者需建立个人上下文管理体系，破解AI上下文限制，提升辅助开发效率。准确理解需求与代码仓库，判断AI输出质量，确保代码实现正确性。通过文档驱动开发、版本控制和会话管理，实现人机协同高效开发模式，成为具备超级单兵能力的研发人员。

KVCache在大模型推理中逐渐升级为系统级基础设施，面临高维配置空间的优化挑战。阿里云推出Tair-KVCache-HiSim，首个分布式多级KVCache管理仿真工具，通过全链路建模实现高精度性能预测，支持计算选型、存储规划与调度策略协同优化，显著降低推理性能评估成本，助力智能化推理系统设计与部署。

代码索引技术助力高效代码搜索与导航，支撑IDE跳转、AI编码等场景。主流方案包括向量嵌入的RAG和基于AST的结构化索引，前者擅长语义理解，后者专注代码结构分析。RAG通过分块、嵌入、检索三步实现精准定位，AST结合符号表构建调用关系图谱。两者互补，提升代码问答、问题定位、测试用例生成等场景效率，推动AI编码工具从能用走向好用。