Agent 应用爆发式增长，但检索层面临三大失效：单轮查询无法支撑多步推理、静态索引滞后于业务迭代、多源数据割裂导致上下文碎片化。我们构建了 ContextSearch 一站式 Agent 上下文平台，采用 Agentic 导入、Agent Search、Context 治理三层架构。导入层通过 Code Agent 自动生成 Pipeline，将数据就绪周期从天级压缩至小时级；检索层基于 Planner-SubAgent-自评估链路实现多步推理，底座采用 RaBitQ+DiskANN 向量引擎，百亿规模下 P99 延迟降低 72.3%、QPS 提升 450%、存储成本下降 83.5%；治理层通过显式与隐式反馈闭环驱动全链路自进化。目前已在企业知识库场景完成 10+ 异构数据源的统一接入与落地验证。

演讲提纲：

一、背景与架构全景
1. Agent 时代的检索范式变化
- 传统检索的三大失效点：单轮查询无法满足多步推理、静态索引滞后于业务变化、割裂的数据源导致上下文碎片化
- 四代检索演进：从关键词检索到语义检索、混合检索、再到 Agentic Search
2. ContextSearch 的核心判断与架构设计
- 核心判断：Agent 的上下文层必须同时满足可协同、可治理、可进化
- 三层架构全景：Agentic 导入层、Agent Search 层、Context 治理层
- 迭代闭环：导入、检索、治理形成持续进化的飞轮

二、Agentic 导入：从天级到小时级的数据就绪
1. 多源异构数据的统一建模
- 覆盖文档、代码、数据库、API 等 10+ 数据源类型
- 元信息自动提取与结构化标注
2. Code Agent 自动生成 Pipeline
- 基于 LLM 的 Pipeline 自动编排：用户描述需求，Agent 自动生成导入流水线
- MQ 解耦的弹性流水线架构，支持动态扩缩容
- 实测效果：数据导入周期从天级压缩至小时级

三、Agentic Search：从查询到多步推理
1. 核心链路设计
- Planner 意图拆解：将复杂查询分解为可执行的子任务
- Agent Factory 动态编排：根据数据源特征按需实例化 Sub-Agent
- Sub-Agent 执行层：基于 ReAct 范式的检索-推理循环
- 自评估与重规划：结果不满足置信度阈值时自动触发重规划
2. 检索底座能力
- 多源联邦检索：Fusion Ranker 实现跨数据源统一排序
- 混合检索策略：BM25 精确匹配与 Dense Vector 语义召回融合
- RaBitQ + DiskANN 向量引擎：1-bit 量化 + 磁盘驻留图索引，百亿规模下 P99 延迟降低 72.3%、QPS 提升 450%、存储成本下降 83.5%

四、效果优化与治理闭环
1. 反馈驱动的自进化机制
- 显式反馈：用户评价、标注数据回流至检索模型与排序策略
- 隐式反馈：点击率、停留时长、引用率等行为信号自动采集与分析
- 闭环调优：反馈信号驱动 Query 改写、召回策略、排序权重的持续迭代
2. 导入-检索-治理迭代闭环
- 数据质量信号反哺导入层，优化数据清洗与切片策略
- 检索效果指标驱动索引结构与模型的自动调优
- 治理层统筹全链路可观测性，形成持续进化飞轮

五、实战验证与未来展望
1. 企业知识库落地实践
- 10+ 异构数据源统一接入，覆盖文档、代码、数据库、API 等多种类型
- 导入效率、检索精度、端到端响应时延等关键指标改善效果
- 典型业务场景下的效果验证与用户反馈
2. 与业界主流方案的思路差异
- 从"检索工具库"到"端到端上下文平台"的路线差异
- 闭环自进化能力带来的长期价值
3. Context Engineering 展望
- 从检索工具到上下文工程平台的演进方向
- Agent 生态中上下文层的未来形态

六、总结

听众收益：

1. 掌握 Agentic Search 的工程化落地方法：了解如何将 Planner-SubAgent-自评估链路从概念转化为可上线的检索系统，获得多源联邦检索与混合检索的实战组合策略，以及 RaBitQ+DiskANN 在百亿规模下的性价比优化经验。
2. 获得 Agent 上下文平台的端到端建设思路：从 Agentic 导入、Agent Search 到治理闭环，理解如何构建一个可持续进化的上下文层，而非拼装离散的检索工具，为自身团队的 Agent 基础设施选型与架构设计提供参考。
3. 借鉴反馈闭环驱动自进化的实践经验：了解显式与隐式反馈信号如何驱动检索链路的自动调优，避免"上线即终态"的常见陷阱，学习如何让系统在生产环境中持续迭代优化。