知鸦日报2026-03-26

上下文工程的核心在于代理搜索，占比高达80%。现代代理不再被动接收上下文，而是主动构建。搜索工具是其关键手段，包括文件系统、数据库和命令行工具等。了解不同搜索工具的工作原理及其优劣，有助于为代理选择最合适的搜索接口。通过学习，掌握如何为代理定制搜索工具，提升实际应用效果。

京东POP订单ES系统面临数据倾斜、分片过大、更新频繁和维护成本高等挑战。通过物理隔离、灵活路由、扩展集群和优化归档流程，系统实现了高性能、高扩展和高可用，有效支撑了业务增长。升级方案结合租户分级隔离、双层哈希路由和差异化分片策略，提升了订单检索与分析平台的整体效能。

vivo基于营销自动化需求，逐步优化数据驱动架构。初期采用Presto+大宽表方案，后引入Bitmap提升效率和查询性能，但仍面临复杂查询和安全挑战。最终引入StarRocks，实现存算一体，显著提升性能并降低资源成本，解决了数据安全和查询瓶颈问题。架构迭代过程中，通过分阶段改造平滑过渡，确保了业务系统的稳定性和高效性。

探索AI在多领域应用的潜力，通过设计生成器与评估器的多代理架构，提升Claude在前端设计和全栈开发中的表现。评估器基于具体标准反馈，生成器迭代优化，实现高质量输出。模型自主编码时，采用任务分解和上下文重置策略，确保连贯性。实验证明，分离生成与评估流程能显著提升应用质量和创意表达。

OpenClaw是一个AI Agent平台，能操作电脑、处理文件、跑任务。它不包含AI模型，需搭配"大脑"使用。核心包括Gateway、Channel、Agent等。安装需Node.js 22+，支持macOS/Windows。费用高，token消耗大，建议订阅模式。多Agent协作可实现复杂任务，需注意安全和配置优化。开源案例丰富，未来或适配更多办公工具。

Milvus向量数据库的成本大头在内存，占比高达85%-90%。优化策略有三步：首选压缩索引如IVF_SQ8，内存可降70%；再启用MMap或分层存储，按需加载减少常驻内存；最后用TTL和Compaction管理数据生命周期。云上用户还可考虑Zilliz Cloud，性能提升3-5倍，运维成本更低。简单三步，轻松省下真金白银！

AIRI 是一个面向数字角色场景的可运行 Agent 系统，强调实时交互、多形态运行和长期演进。它将输入、推理、执行、反馈组织成可持续迭代的系统，通过分层架构确保复用能力和扩展边界稳定。AIRI 注重请求治理、Provider 管理、插件机制和执行闭环，从“可演示”走向“可运行”，推动 AI 能力迈向系统工程。

Code LLM在电商数仓中的应用，推动了研发范式的升级。通过界定数据确权边界，AI辅助技术实现，确保合规与安全。规范化的输入输出契约，抑制了模型幻觉，提升了数据质量。Galaxy MCP的集成，使大模型能感知和操作企业数据环境，实现智能埋点、OneData建模、周报生成等场景的自动化。认知运行时与执行运行时的解耦，融合了语义理解与高效计算，推动数仓向智能化、自动化演进。

小米将于2025年10月调整悬浮窗权限，限制后台使用场景，仅支持视频、音乐播放及预警功能。为解决后台悬浮窗无法使用的问题，建议采用安卓画中画（PiP）模式替代。PiP可实现订单信息展示、按钮交互等功能，但需注意UI调整、数据同步及兼容性处理。PiP适用于导航、订单提醒等场景，提升用户体验。

【智能体权限治理四步走】"咖啡外卖"智能体BrewSense的进化史揭示AI治理核心：①准入认证防过载→②能力清单控风险→③双重身份明权责→④链式授权阻越权。从单点管控到生态级零信任，每一次权限升级都是业务安全的必经之路。智能体时代，精准授权才是效率的基石！（138字）

AI工程重心正从模型调优转向系统设计。"Harness Engineering"成为新趋势，像缰绳般为AI构建执行轨道——通过环境接口、知识结构和反馈机制，将模型爆发力转化为稳定生产力。其核心是搭建可验证、可约束的运行体系，让AI能可靠完成长链路任务。当模型能力趋同，系统设计将成为决胜关键，决定AI能否从"会说"进阶到"会做"。