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过去半年，几乎所有Agent框架都在补长期记忆能力。最常见的做法，是给系统接一个向量数据库，把历史对话、用户偏好、项目经验、工具调用结果、失败案例都存进去。看起来，只要把“记忆”这块补上，Agent就能从一次性对话工具变成长期协作伙伴。
过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。
最近一两年，互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
在这些场景，一个集合也许一个月只被查询几次，运行时间不超过5小时，用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设，让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的，成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题，也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
“帮我搭个读书笔记网站，带登录和搜索，能导出的那种。”
前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：
AI医疗最成熟的领域，迎来了一款重磅产品——颅脑CT超级智能体“小君医生2.0”。这是全球首个临床可用+检查项目级的颅脑CT智能体，能够覆盖90%的颅脑病变，诊断准确率达87.8%，90%以上病例无需修改或仅小幅度修改即可使用，将报告时效从15分钟大幅压缩至1分钟，已落地中国顶流三甲北京天坛医院，极大提升了医院影像诊断的效率。
4月24日，AI生物制造企业天鹜科技发布对话式蛋白质研发智能体 MatwingsVenus™（晓鹜™）。该平台能通过对话智能体完成行业研究、标签数据库检索、蛋白质设计、自动化实验验证、专家在线协同等工作， 实现“设计即验证、验证即迭代”的智能化研发。