2026，如何真正让 ai 为你创造价值？关键不在 agent，而在这一点。

进入 2026年，到处都是阿里巴巴的“阿福”广告，好像是一个医疗健康 ai 应用。

无独有偶，国外的 ai 三巨头也在本周全面推出了自己的医疗健康 ai：

• OpenAI 推出 ChatGPT Health（目前限美国用户，内测中），而且花一亿美金收购了一家创办只有一年、总人数只有 4 人的医疗数据公司 Torch；
• Google 推出了医疗健康开源模型 MedGemma 1.5 (4B)；
• Anthropic 也推出自己的 Claude for Healthcare

这里面，最有趣的一点，就是openai 收购 torch 这件事。

启示

openai 花一亿美金收购一家创办一年、只有 4 人的医疗数据公司，本质上就是花一亿美金雇佣了4个员工。

为什么这么浪费？有我们2026年的“ai 落地”有什么启示？

这家 torch 只做了一件事：医疗 数据的整理和整合。

而 2026 年必须爆发的“ai 应用”缺的就是这一块，就是 context engineering 的解决方案。只有帮用户解决 context 问题，才能弥补 llm 能力远超落地的“llm 落地鸿沟”。

同理，2026 年，我们个人想让 ai 落地，关键也是 context engineering，是如何把自己的数据、信息、资料、经验、知识、洞察，变成结构、体系、系统，和当前足够强大的 llm 结合起来。

2026，ai 落地的关键，可能不在于 “agent”，而在于  context engineering。

一名推友的总结很好，值得贴上来：

所以，请让我再复读一遍：

ai，让个人知识管理再次伟大！让学习系统再次伟大！!🤣

下一步行动

今晚8点的直播，讲logseq专题，解决的就是ai落地的context engineering问题。

2个小时，我们一次性同步一下认知，把logseq 的道法术器、2026 年最佳实践搞清楚, 集中把logseq 相关问题一次性搞清楚。

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