实时上下文
让 AI 拥有“现在感”，是智能系统进化的分水岭。
为什么需要实时上下文
当前大多数 AI 系统虽然具备一定的语义理解能力，但本质上仍属于静态智能。它们主要依赖离线训练或周期性批量更新，难以及时感知实时事件流，因此在电商、金融风控、物 real-time/in 联网监控等快速变化的业务场景中，往往反应迟钝。
问题的根源在于：模型缺乏“实时上下文（Real-Time Context）”输入。
下面通过具体场景说明静态智能的局限：
- 风控模型仅基于昨日交易数据，导致高风险检测延迟。
- 推荐系统无法感知用户刚刚的行为，推送内容滞后。
- 智能运维系统延迟感知异常，无法即时修复。
这些例子表明，缺乏实时上下文会直接影响 AI 系统的响应速度和决策质量。
实时上下文的核心理念
实时上下文（Real-Time Context）强调让 AI 模型不仅能“读懂历史”，还能“感知现在”。其核心理念可以用以下公式概括：
实时上下文 = 数据流（Event Stream） + 状态流（State Stream） + 语义流（Semantic Stream）
通过引入实时上下文，AI 能够实现“随事件而思考”（Event-driven Thinking），为大语言模型（LLM, Large Language Model）、智能体（Agent）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）等提供动态更新的知识层。
架构模型
下图展示了实时上下文系统的典型架构。该架构涵盖了数据采集、流处理、上下文融合、向量存储、推理执行到最终应用的全链路流程。
该架构各层的作用如下：
- Streaming Layer：负责捕获与分发实时事件流。
- Context Engine：融合上下文（状态、语义、实体关系）。
- Vector Store / Cache：提供低延迟检索与动态更新。
- AI Runtime：如 LangChain、vLLM 或自建 Agent Framework，负责推理与生成。
- 应用层：最终输出决策、响应或行动。
关键技术组件
为了实现高效的实时上下文系统，需集成多种技术组件。下表总结了各模块的主流技术栈及其作用。
| 模块 | 技术栈 | 作用 |
|---|---|---|
| 数据流处理 | Apache Kafka / Confluent / Flink | 实时捕获与传递事件流 |
| 状态管理 | Flink State / RocksDB / Redis Streams | 维护实时状态 |
| 语义向量存储 | Milvus / Weaviate / Qdrant / Redis Vector | 支撑语义检索 |
| 上下文融合 | LangChain Memory / Context Graph / Prompt Fusion | 动态组合多源上下文 |
| 推理层 | vLLM / Ollama / Gemini API / OpenAI API | 执行实时推理与生成 |
这些组件协同工作，为 AI 系统提供了动态、低延迟的上下文支撑。
与传统 RAG 的区别
实时上下文系统与传统 RAG（Retrieval-Augmented Generation）在数据更新、知识结构、延迟和应用场景等方面存在显著差异。下表对比了两者的主要区别，帮助理解实时上下文的独特价值。
| 维度 | 传统 RAG | 实时上下文系统 |
|---|---|---|
| 数据更新 | 批处理、周期性 | 持续流式更新 |
| 知识结构 | 静态文档块 | 动态事件实体图 |
| 延迟 | 秒级到分钟 | 毫秒级 |
| 应用场景 | QA、文档总结 | 实时监控、推荐、风控、Ops 决策 |
| 技术依赖 | 向量数据库 | Kafka + Context Engine + Vector Layer |
典型应用案例
实时上下文已在多个行业场景中落地，以下是部分代表性案例：
- Confluent Real-Time Context Engine：将 Kafka 流数据作为 AI 上下文供给层。
- Uber Michelangelo / Airbnb Knowledge Graph：基于事件的动态推荐系统。
- 金融风控系统：基于交易事件流的实时检测。
- 运维智能（AIOps）：上下文感知异常诊断与自愈。
这些案例表明，实时上下文已成为提升 AI 系统响应性和智能水平的关键能力。
实践建议
在工程实践中，建议按照以下步骤逐步引入实时上下文能力：
- 从事件建模开始，明确什么是“上下文事件”。
- 引入数据流平台，如 Kafka、Flink、Confluent Cloud。
- 统一上下文层接口，构建 Context API 或 Service。
- 在 LangChain Memory 层注入实时数据源，实现动态上下文更新。
- 通过缓存和语义索引，平衡延迟与成本。
这些建议有助于团队有序推进实时上下文系统的建设。
未来展望
随着 AI 基础设施（AI Infra）的演进，实时上下文将成为其基础层。AI 系统将从被动响应（Reactive）转向主动感知（Proactive），云原生架构也将内嵌 Context Engine。未来，每一个智能体（Agent）都将拥有事件驱动的“上下文神经系统”，实现更高水平的智能协作与决策。
总结
实时上下文为 AI 系统带来了动态感知与决策能力，是智能体进化为“主动型 AI”不可或缺的基础。通过引入数据流、状态流和语义流，结合上下文融合与低延迟推理，AI 能够真正实现“随事件而思考”，在复杂多变的业务场景中持续输出高质量决策。