向量搜索技术正迎来新一轮升级与生态整合，焦点从单一相似性检索转向面向智能体的上下文理解与多模态融合。
近期进展方面，Milvus 3.0 提出了数据湖原生向量搜索架构，强调与大数据生态的深度融合，旨在降低数据移动成本（Milvus 3.0 线上研讨会：数据湖原生向量搜索与架构升级）。与此同时，多模态搜索工作坊演示了 Gemini Embedding 2 与 Qdrant 的集成，预示着向量数据库将更广泛地支持文本、图像等异源数据的统一检索（参加多模态搜索工作坊，体验 Gemini Embedding 2 和 Qdrant）。在评估方法上，Laurie Voss 强调告别直觉式选择，建立以召回率、延迟等为指标的向量搜索评估策略（Laurie Voss 将分享向量搜索评估策略：告别直觉，拥抱指标）。
当前焦点集中在向量搜索与智能体的结合。多个活动（如柏林的“聚焦检索、智能体与向量搜索”活动、Qdrant 的 Vector Space Meetup）将“智能体时代的检索变革”列为议题，讨论如何让智能体不仅依赖向量相似性，还能获得因果推理所需的上下文关联（Qdrant 举办 Vector Space Meetup：智能体时代的检索变革）。Neo4j VP 指出向量只能回答“相似”，而图结构能提供“关联”，后者对智能体推理更关键（向量只告诉你相似性，不告诉你关联性：Neo4j VP 谈上下文图如何让智能体真正推理）。Paige Bailey 则质疑静态知识库的局限性，认为动态上下文描述才能释放智能体能力（Paige Bailey 质问：为何还在用静态 Markdown 告诉 Agent 能做什么？）。
未来观察点：向量搜索正从“索引+匹配”的单一职能，升级为多模态、上下文感知的智能体记忆层。能否突破相似性限制、融入图语义和动态环境，将决定其在企业级AI应用中的生产就绪程度。