今天整理AI相关热搜和讨论话题的时候我有个很直观的感觉大家对AI的提问方式变了。以前搜得最多的是“AI聊天软件”“AI画图工具”现在一堆人盯着“AI Agent”“AI编程”“AI短剧制作全过程”这种偏落地、偏工程的关键词。整个圈子正在从“看热闹”过渡到“上手干活”。这篇日报我不打算做成一条一条的新闻流水账而是想顺着今天的热词拆一拆这些搜索背后到底藏着什么需求顺便把这段时间一线实践里比较有参考价值的东西一起捋一遍。1. 今日热词透视社区在搜什么需求点在哪里1.1 热词里最扎眼的几类方向我把今天出现频率较高的AI热词整理了一下大致能分成五个方向方向代表性热词背后信号开发工具链ai编程、ai编程工具、ai coding、spring ai、spring ai alibaba、ai plc代码生成开发者不再满足于“用AI聊天”开始在真实工程里接模型Agent/智能体ai agent、ai agent verilog代码、ai智能体、superpower ai工具大模型从“回答问题”走向“替代执行”硬件、软件都在试内容生成ai视频、ai短剧、ai漫剧、ai短剧制作全过程、ai绘画个人创作者开始搭AI内容流水线短剧和漫剧尤其热测试/产品化ai测试、ai测试工程师、ai产品经理、ai infra、ai模型部署有一批人在认真思考AI怎么上线、怎么测、怎么运营知识工作专利相关辅助链接 ai辅助、好用的ai插件AI进入专利交底书、技术文档这类严肃写作场景这五个方向放一块看其实是一条完整链条先有模型能力然后用Agent把能力变成“能干活的手”再用编程工具和部署测试手段把产品推上线最后在内容创作和知识工作里兑现价值。1.2 热搜背后的真实需求很多人看到“ai短剧制作全过程”这种长尾词会觉得只是好奇。但我的判断是搜索这类词的人九成已经在做具体的制作计划了。他们要的不是概念科普而是可执行的步骤链剧本怎么来、分镜怎么画、角色怎么保持一致、配音和剪辑怎么串起来。这种“要全过程”的搜索习惯说明AI内容创作已经过了“能不能用”的阶段进入“怎么用得更顺”的阶段。同样“ai agent verilog代码”这种高度垂直的搜索也很有代表性。Verilog是硬件描述语言用在芯片和FPGA设计里。搜索这个词的工程师大概率是想让Agent帮自己写寄存器传输级的代码而不是在玩玩具。这说明Agent的热度已经蔓延到非常专业的细分领域从通用软件编程开始向硬件设计、工业控制延伸后面我还会专门展开。还有一个躲不开的现象“无限制AI对话”“无禁词聊天”这类词的热度一直很高。这个我在第6章要专门说因为它的搜索量高但方向不对反而容易把新入行的朋友带偏。2. 从“聊天”到“执行”Agent工程化才是当前的主战场2.1 为什么Agent突然成了最热关键词大模型对话已经是标配大家天天用边际效益递减。现在的问题是光有“嘴”没有“手”模型说得再好听事情还是得人自己干。Agent的核心逻辑就是给模型装上“手”——让它能够调用工具、规划路径、执行动作最后把一件具体的事情办完。热词里Agent和智能体反复出现频率非常集中这说明市场已经过了“模型多大、参数多少”的比拼期。参数再大如果只能聊天用户很快就腻了。现在大家真正关心的问题是让模型去订机票、写代码、做数据分析、走审批流它能自己搞定多少步这恰恰就是Agent要回答的问题。2.2 Agent落地的三条实践路径我近期看了不少团队的项目也实际参与了几个Agent方案的设计总结下来目前真正能落地的路径基本是三条。路径一工具调用型Agent。这是门槛最低、见效最快的一种。模型通过function calling机制在需要的时候调用外部接口比如查天气、查库存、算运费、调内部知识库。典型的业务场景是智能客服和内部办公助手。这里的难点不在模型而在工具的接口定义。接口参数写得不清楚模型就会乱传参返回结果的结构不稳定模型就解析失败。我见过太多项目80%的精力都耗在打磨工具合约上。路径二代码生成型Agent。热词里的“ai agent verilog代码”、ai编程提示词都指向代码场景。这种Agent做的事情是接收需求描述拆解任务生成代码跑测试根据报错信息修复再补单元测试。相比普通AI编程工具Agent能形成一个闭环循环。但代码类Agent的验收标准绝对不能是“代码能跑”一定要绑定编译检查、静态扫描、测试覆盖率否则生成的代码只是看上去存在质量完全没保障。路径三业务流程自动化型Agent。比如合同审批、工单流转、数据报表生成。这类Agent要处理大量异常分支所以不能只靠一个大模型对话流更合理的架构是事件驱动加上状态机管理。关键节点必须设置人工确认机制让Agent在敏感操作前停下来等批准。这不仅是安全考虑也是让业务部门信任Agent的基础。2.3 我对Agent工程化的几点亲测经验第一规划能力被高估工具质量被低估。现在很多Agent框架都有很强的“规划感”走一步看三步摆拍得特别好但一执行就拉胯原因几乎都是工具定义得太粗糙。工具名含糊、参数描述不清、错误码没有定义模型拿到工具也不知道怎么用。把工具的输入输出合约做得严谨一点Agent成功率会肉眼可见地上升。第二上下文窗口不是越大越好。很多人觉得模型上下文从8K涨到128KAgent就能记住所有事。实际情况是给太长历史会让Agent迷失在海量信息里该关注的细节反而不关注。我在项目里的做法是关键步骤的中间结果用结构化的内存保存对话历史只保留最近的几轮。显式内存比纯对话记忆可靠得多。第三成本必须设防。Agent一次任务可能调用几十次模型比普通聊天的成本高一个数量级。上线前一定要统计每个任务的平均调用次数、token消耗和失败率。工程上要加预算上限、超时熔断和调用审计。如果一个Agent任务平均跑50次模型调用其中20次是无效重试优化空间就非常大。3. AI编程从“补全代码”到“参与开发流程”3.1 补全、重构、生成编程工具的三个层次“ai编程”和“ai coding”这两个词今天在热词榜上都很靠前但我发现很多人搜的时候其实没分清自己在哪个层次上找工具。我的分法是三层。第一层是行级和函数级补全。这个大家最熟悉Cursor和Copilot式的体验作用是把样板代码、DTO、CRUD接口快速写出来。优点是无侵入、上手快缺点是它只“看着你的肩膀”不理解整个项目的上下文稍微大一点的改动就容易跑偏。第二层是仓库级上下文与重构。工具会先索引整个代码仓库理解模块之间的依赖关系再基于全局视角补全或修改。这个层次对算力要求高但效果好很多。比如重命名一个函数它能顺带把所有调用点都改掉而不是只改当前文件。第三层是任务级开发智能体。给它一个issue描述Agent自己拆任务、改多个文件、跑测试、提交MR。今天热词里“ai coding”指向的其实是这个层次。这个层次的工具开始像“初级工程师”而不是“输入法”但它对团队工程规范的要求也更高——没有CI/CD没有完善的单测没有代码评审Agent跑得越欢埋的雷越多。3.2 Spring AI与开发框架企业应用为什么开始选它热词里同时出现Spring AI和Spring AI Alibaba这个信号很值得聊。Spring AI不是又一个AI聊天SDK它做的事情是把模型调用、结构化输出、向量存储、Agent工具调用这些能力封装成Java后端团队熟悉的Spring风格。这意味着Java团队不需要推翻现有架构也不用全员去学Python就能把大模型接入到自己已有的服务治理、配置中心、监控体系里。我接触过好几个传统后端团队他们明确表示不愿意为了一个AI功能引入一套全新的技术栈。Spring AI的价值就在这里降低了企业拥抱大模型的心理门槛和工程成本。它让“AI能力”变成Java后端的一个普通组件而不是一个需要单独维护的异构系统。Spring AI Alibaba则进一步补上了国内云生态的适配对很多有国产化需求的团队来说这是一个非常实际的选择。至于热词里那个“ai plc代码生成”PLC是工业控制领域的核心设备。这说明AI代码生成正在渗入工控场景工程师想让AI帮着写梯形图或者结构化文本程序。这类场景我多说一句PLC代码的容错要求极高AI生成的程序必须经过仿真验证和实际控制器测试才能上线千万别把“生成通过”当成“可以运行”。3.3 代码生成不是结束验证和审查才是大头AI编程工具把写代码的门槛降下来了但把验收的门槛抬高了。我见过不少团队AI生成代码的合并速度很快结果上线后出问题又很难定位因为没人能说清楚那段代码是谁写的、思路是什么。所以我的建议是四条第一AI生成的代码也要走完整的安全审查特别是正则表达式、权限判断、SQL拼接这几个高风险点AI很容易写出“看起来对但边界条件全是洞”的代码。第二让AI同时生成配套的单元测试用覆盖率数据卡住合入门禁没有测试的AI代码不让合并。第三人工review不能省团队要有共识AI是结对程序员不是免检程序员。第四代码提交信息里保留AI辅助的标记方便后续回溯问题。4. 大模型走向生产环境的“最后一公里”部署、测试与产品化4.1 别急着私有化部署“ai大模型”“ai infra”“ai模型部署”这几个热词放在一起我猜有不少团队正在做技术选型。这里我想泼一盆冷水很多团队一上AI项目就喊着要自建GPU集群、搞私有化部署理由是“数据安全”“自主可控”。但真实情况是私有化部署的工程负担远超大多数人预期。我的建议是业务验证阶段能用成熟API和托管服务就先别自建。日请求量在百万以下、对数据不出域没有硬性要求的时候托管服务能帮你省掉推理优化、容量规划、故障恢复大量基础设施的活。先用API把业务模式跑通确定有稳定规模了再回头评估私有化部署的性价比。技术选型要跟着业务阶段走而不是跟着赶时髦走。4.2 模型部署的几个容易踩的坑如果你确实走到了自己部署这一步下面几个坑是我在实践里真实踩过的或者帮别人排过的。第一个是显存管理和批处理。很多人以为模型一加载按个请求逐个推理就行。实际要高吞吐必须按请求的prompt长度做动态batching把短请求和长请求合理编排否则算力浪费非常严重。长上下文场景下如果底座支持前缀缓存或者PD分离部署资源消耗会差出好几倍。第二个是高并发下的超时与重试。大模型推理耗时长慢的能达到几十秒用户的浏览器很容易超时重发。网关层必须配置流式响应让用户看到内容在“吐”降低焦虑感。同时要对重复请求做幂等处理防止同一问题被重试三五次成本直接翻倍。第三个是模型灰度与回滚。模型版本升级不是改个权重文件就完事。新版本上线前要把线上真实业务prompt整理成回归集重点关注格式稳定性尤其是JSON模式和function calling的兼容性。我见过不止一次模型升级后工具调用格式变了Agent流程全部卡死。第四个是语义缓存。相似问题在客服、知识库场景里重复率很高做一层语义缓存命中率能到30%以上成本下降非常明显。需要注意缓存的数据新鲜度业务规则变化后要及时清理相关缓存。4.3 AI测试工程师们在测什么热词里“ai测试”和“ai测试工程师”一起出现说明这个岗位的关注度正在上升。我对这个岗位的理解是两条线。一条是“为AI做测试”。评估模型输出的准确性、稳定性、安全性、格式合规性建设prompt回归集监控线上bad case。这条线要求测试工程师很懂模型行为能分辨哪些问题该调prompt哪些该调模型哪些该调后处理流程。另一条是“用AI做测试”。让大模型生成测试用例、分析缺陷报告、做UI自动化里的智能元素定位。这条线的核心是把AI当成测试设计和用例生成的效率放大器。比如给AI一段需求文档它能生成几十条边界用例再由人筛选补充效率和纯手工完全不是一个量级。不管哪条线AI产品的测试度量都不能只看模型准确率。客服场景要看转人工率、问题解决率内容生成场景要看违规率、幻觉率Agent场景要看任务完成率、平均调用次数。指标选错了测试做得再细对业务的价值也有限。5. 内容生产工业化视频、短剧、漫剧正在被重做一遍5.1 从AI绘画到AI视频生成工具的演进脉络“ai绘画”“ai视频”“ai短剧”“ai漫剧”今天都在热词榜上而且这几个词里的逻辑是递进的先有静态图像技术的成熟ControlNet、LoRA这些方法让创作者能控制画面构图、角色长相、风格细节紧接着视频生成开始卷工作流从“输入一句话直接出片”进化到“文生分镜图生视频数字人解说自动剪辑”的分段流水线。为什么会有这个进化因为直接文生视频的“随机性”太强创作者很难让它每次都生成同一个主角、同一种风格。而分段流程的好处是每一步都可控剧本不行就改剧本分镜不行就重新生成分镜画面风格不统一就在生成阶段用LoRA固定。它是把“艺术创作”变成“流水线生产”代价是创作者要学的东西变多了。5.2 AI短剧与漫剧技术流程与角色一致性难题热词里“ai短剧制作全过程”和“ai漫剧制作教程”都是长尾搜索说明真有人在做。我拆一下现在比较主流的技术流程供想上手的读者参考。流程可以分成六步一是选题拆解把热门题材拆成剧情框架二是剧本生成让大模型产出分集脚本三是分镜生成每场戏拆成若干镜头并描述画面四是素材生成包括画面、配音、背景音乐五是剪辑合成把素材串起来并加字幕六是包装上线做封面、标题和平台适配。这条流程里最大的痛点是角色一致性。AI视频模型对同一角色在不同镜头里的长相、服装、脸型的保持能力很差。目前比较有效的解法是先定角色设定图再基于设定图训练或抽取LoRA所有画面生成都以设定图为条件输入。此外切镜越碎越好控制长镜头让模型自由发挥几秒后会越偏越远。还有个实操技巧先按剧本生成旁白和台词再用音频驱动画面节奏比先出画面再配音高效得多。因为对白能固定镜头时长画面生成时心里有数不会出现配音和口型对不上的情况。5.3 文档与知识工作者的新助力热词里“专利相关辅助链接 ai辅助”这类词我以前不太关注最近发现它的搜索量增长很快。用AI辅助专利交底书、技术文档、调研报告正在成为很多知识工作者的日常操作。实际应用里AI能做三件事帮你梳理论点结构把零散的技术方案写成逻辑清晰的描述初稿帮你做背景技术的表述润色减少来回修改的时间帮你扩写技术细节让文档看起来更丰满。但有一点要特别提醒AI生成的内容经常是“看着通顺但细节存疑”专利交底书里的核心技术方案必须由发明人自己确认技术效果要有实验数据支撑千万别让AI编造实施例和数据。知识工作者正确的心态是把AI当成“写作搭子”而不是“代写枪手”。它可以帮你克服空白页焦虑把初稿拉起来但最后的专业判断和责任必须由人自己承担。6. 内容安全是产品底线别被“无限制”带偏节奏6.1 为什么“无审核”不是卖点今天热搜里“无限制AI对话”“无禁词AI”这类词热度不低我必须专门拿出来说。从一线视角讲句实话一个号称无审核、无限制的生成式AI确实能短期圈住一部分好奇用户但它同时意味着攻击、侵权、风险内容可以随意产出。这样的产品在正规应用市场、支付渠道、云服务层面都走不通更别想过企业客户采购时的合规审查。还有很多人把“无限制”理解成“更聪明”这是理解上的偏差。真正的高水平生成不是什么都敢说而是能在规则的约束下把问题回答得更深入、更有建设性。把“无审核”当卖点本质上是把安全隐患包装成功能属于方向性错误。6.2 合规生成能力的构建思路如果你在开发面向公众的AI产品内容安全必须当作第一优先级的架构设计而不是上线前补的缝。我建议至少做三层防线。第一层是输入侧的内容安全分类。用户输入进来先过一道过滤器识别明显的违规意图避免模型被诱导生成风险内容。第二层是模型侧的提示词与输出约束。在系统提示词里明确边界同时对输出做结构化约束比如限制在特定话题范围、要求拒绝态度温和而坚决。第三层是输出侧的违规词和风险内容识别。不要只靠关键词黑名单黑名单很容易被变形写法绕过要配合分类模型和对抗样本来做。另外两条容易被忽略一是AI生成的图片和视频尽量加不可见水印长视频和短剧制作要保留过程日志一旦出现版权争议或平台追溯这是能拿出来的自证材料二是保留人工抽审机制哪怕是全自动审核也要留一个抽检通道让高危内容有人工复核的余地。6.3 做AI产品经理和开发者先过安全观这一关我经常遇到产品经理上来就问“能不能不限制”问多了之后我发现这个问题的背后其实是对产品能力的焦虑——担心限制多了模型显得“笨”用户不买单。但实际数据往往相反。把限制改成引导产品体验反而更好。用户想聊一个边缘话题时模型能识别意图并且给一个安全、有建设性的回应用户感受到的是“被理解”和“被尊重”而不是“这也不行那也不行”。安全不是产品体验的敌人粗糙的应对才是。合规这关过不去的产品做得再好也活不长。安全策略、审核流、日志留存这些都应该进需求阶段的定义清单而不是开发完成了再补。这一条既说给开发者也说给正在看这篇文章的AI产品经理。今天这份日报写到最后我想留一句这两年带项目最深的一点体会AI行业最稀缺的能力不是追新模型的速度而是把一个模型稳稳放进业务里跑好、守住底线、收住成本的能力。无论是Agent、AI编程还是AI视频成事团队的共同特点都是先把流程想清楚再让AI在这个流程里卡位。热搜词会一天一换但“能不能真正解决问题”这个标准不会变。