北京，2026 年 1 月 —— 在由 IT168 主办的“2025 年度技术卓越奖”评选中，极限数据（北京）科技有限公司（简称：[极限科技](https://infinilabs.cn/)）的人工智能产品 Coco AI 凭借其创新的技术架构与突出的市场实践，荣获 “创新产品奖”。该奖项旨在表彰在  AI、大数据、云计算等领域实现关键突破、具备显著应用价值与市场潜力的产品与解决方案。


奖项与产品信息

获奖企业：极限数据（北京）科技有限公司
获奖产品：Coco AI – 统一搜索与 AI 智能助手
产品官网：<https://coco.rs/zh>;
开源地址：<https://github.com/infinilabs/coco-app>;
评选榜单：<https://zt.itpub.net/topic/jishuzhuoyue251215>;

关于  Coco AI

Coco AI 是极限科技推出的一款 完全开源、可私有部署的统一搜索与  AI 智能助手系统，专为企业打造。它致力于解决企业数据分散、信息孤岛严重、数据敏感及知识沉睡等核心痛点。

• 统一搜索：通过连接本地文件、云存储（S3）、知识库、代码仓库（GitHub）、协作平台（Notion、语雀）、MySQL、MongoDB 等异构数据源，提供跨平台的一站式搜索体验。
  
• AI 赋能：深度融合主流大模型能力，支持语义搜索、自然语言问答、智能推荐，并构建个性化知识图谱，激活企业沉睡数据。
  
• 安全可控：支持企业级权限管理、数据脱敏与加密，可完全私有化部署，确保数据安全合规。
  
• 灵活扩展：采用 MCP 架构，支持模型动态调用外部工具，无需修改核心代码即可灵活扩展 AI 应用场景。
  
  
  
  目前，Coco AI 已在多个行业场景中落地，帮助企业构建“智能知识中枢”，提升信息获取效率与决策协作水平。
  
  

  获奖理由
  

  
  IT168 技术卓越奖评审委员会认为，Coco AI 的获奖主要基于以下几点：
  
  

  1. 技术创新：将企业搜索、RAG、知识图谱与大模型能力深度融合，构建了面向真实业务场景的“搜索+AI”一体化平台，技术路径清晰且具备前瞻性。
     
  2. 开源开放：产品完全开源并支持私有化部署，为企业提供了兼顾自主可控与成本效益的 AI 搜索解决方案，对推动基础软件与 AI 应用生态繁荣具有积极意义。
     
  3. 实践价值：已在多个行业完成从技术验证到规模化应用的跨越，帮助企业将分散的知识资产转化为可复用的生产力，在“技术实效”上表现突出。
     
     

     团队声音
     

     
     极限科技总经理、Coco AI 项目负责人曾勇表示：
     
     

     “感谢 IT168 和业界同仁对 Coco AI 的认可。在 AI 定义一切的今天，我们始终相信，真正的技术价值在于深入业务场景、解决实际问题。Coco AI 希望为企业打造一个安全、开放、智能的知识入口，让团队在信息海洋中‘搜得到、问得清、用得好’。未来，我们将继续深耕企业搜索与 AI 智能助手领域，与合作伙伴共同推动中国自主 AI 产品体系的繁荣发展。”
     
     

     展望未来
     

     
     此次获奖，不仅是行业对我们技术路径的认可，更是对 “开源创新、自主实效” 这一发展方向的肯定。极限科技将以此为新的起点，持续深耕 “搜索+AI”核心技术，以  Coco AI  及未来更多开源产品，赋能千行百业夯实智能根基，在全球数字化转型中贡献中国解决方案。
     

1. 我们把日志的开销降了90%你敢信（需要梯子）
https://medium.com/%40VeloDB_p ... 27e89

2. 我们是怎么给ES的CPU负载砍了一半的？（需要梯子）
https://medium.com/insiderengi ... 6d773

3. Opensearch 的无痛升级手册（以及undo）（需要梯子）
https://aws.plainenglish.io/th ... e4b41

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1、从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
https://mp.weixin.qq.com/s/zMnIrokMvdNI6gW-33-6xQ

2、使用 Elastic Agent Builder 和 MCP 实现 Agentic 参考架构
https://elasticstack.blog.csdn ... 05352

3、在 ES|QL 中的混合搜索和多阶段检索
https://elasticstack.blog.csdn ... 50993

4、使用 OpenTelemetry Collector 进行 TLS 证书监控
https://elasticstack.blog.csdn ... 45913

5、使用 Elastic Agent 混合摄取加速 Otel 采用
https://elasticstack.blog.csdn ... 44803

编辑：Muse
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1. 从 CLI 到 Chat：通过 Open WebUI 公开 AWS Strands Agents（搭梯）
https://aws.plainenglish.io/fr ... 41909

2. 构建多智能体云系统：使用 Strands Agents 进行 AI 专家的协调（搭梯）
https://medium.com/globant/orc ... ff2ee

3. 使用 Strands Agent Framework 构建 AI 代理的快速指南（搭梯）
https://chinsj.medium.com/quic ... 4c017

4. Elasticsearch：性能悖论 - 当更慢的代码并不会拖慢你
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 51004

5. 在 Elasticsearch 中通过乘法增强来影响 BM25 排名
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 82382

6. 如何通过个性化、分群感知排序来提升电商搜索相关性
https://elasticstack.blog.csdn ... 98807

7. 使用 Elasticsearch 的 Profile API 对比 dense vector 搜索性能
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 15338



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1. 用langchain + es 搞个智能体不（需要梯子）
https://www.elastic.co/search- ... earch

2. 用ES来驱动agent行不行？（需要梯子）
https://www.elastic.co/search- ... guide

3. 大声说，是谁让windows里的工具无所遁形呀？（需要梯子）
https://medium.com/%40szarubin ... a9316

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1、Nacos 生产级安全实践：精细化鉴权、灰度平滑过渡与全量操作审计
https://mp.weixin.qq.com/s/xi1CDRtgYmL8W5PEn7tXAw

2、使用 Elasticsearch 中的结构化输出创建可靠的 agents
https://elasticstack.blog.csdn ... 11541

3、如何使用 LangChain 和 Elasticsearch 构建 agent 知识库
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 85234

4、Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 52397

5、Elasticsearch：探索 CLIP 替代方案
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 22575

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[上一篇](https://infinilabs.cn/blog/202 ... earch/)我们已经安装好了 Skywalking 和 Easysearch，这次我们来写个简单的 Python 服务，并把它的服务调用信息发送给 Skywalking，通过 Skywalking 的 Web UI 进行展示。

启动后端服务

先启动好后端服务，包括 Skywalking 和 Easysearch。启动完成后能通过 Web UI 访问 Skywalking。


构建 Python 服务

我们编写一个简单的 Flask 服务程序，只要访问 localhost:8081/a 就会返回 "Hello, I'm Service A!" 信息。

plain<br /> from flask import Flask<br /> <br /> app = Flask(__name__)<br /> <br /> @app.route('/a', methods=['GET'])<br /> <br /> def service_b():<br /> return "Hello, I'm Service A!"<br /> <br /> if __name__ == '__main__':<br /> app.run(host='0.0.0.0', port=8081)<br />

运行前，要安装好依赖。

plain<br /> pip3 install flask<br /> pip3 install apache-skywalking<br />

依赖关系展示如下：


设置环境变量

为了让服务能成功把相关信息发送到 Skywalking 后端，启动前我们还要设置两个环境变量告诉服务程序该往哪里发送信息。

plain<br /> export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=localhost:11800<br /> export SW_AGENT_NAME=AService-python<br />

启动 Python 程序

一切准备妥当后，运行我们的服务程序。

plain<br /> sw-python run python3 AService.py<br />

程序启动后会监听 8081 端口。


我们通过浏览器访问下。


在 Skywalking 的 Web UI 上查看服务的信息是否采集到。





可以看到服务 A 的调用信息都已经被记录到 Skywalking 中了。

作者：杨帆，极限科技（INFINI Labs）高级解决方案架构师、《老杨玩搜索》栏目 B 站 UP 主，拥有十余年金融行业服务工作经验，熟悉 Linux、数据库、网络等领域。目前主要从事 Easysearch、Elasticsearch 等搜索引擎的技术支持工作，服务国内私有化部署的客户。

1. 用ES全家，你需要知道这些（需要梯子）
https://medium.com/%40moditham ... f4674

2. 用ES+Kibana构建最棒的dashboard（需要梯子）
https://medium.com/%40alexsham ... 56493

3. 承担风险？来用osquery把它们抓出来（需要梯子）
https://detect.fyi/threat-hunt ... e735a

编辑：斯蒂文
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1、圣诞树周围喵喵叫：用 Elastic Observability 跟踪虚拟猫
https://elasticstack.blog.csdn ... 51787

2、使用 LocalAI 和 Elasticsearch 构建本地 RAG 应用
https://elasticstack.blog.csdn ... 24721

3、更快、更清晰地在 Discover 中分析 traces
https://elasticstack.blog.csdn ... 24101

4、使用 Elastic Cloud Serverless 扩展批量索引
https://elasticstack.blog.csdn ... 23943

5、Elasticsearch：性能悖论 - 当更慢的代码并不会拖慢你
https://elasticstack.blog.csdn ... 51004

编辑：Muse
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1.漫谈 AI Infra｜消息队列在 AI 时代能做什么？
https://mp.weixin.qq.com/s/gr7 ... e%3D1
2.从开发者视角观察 OceanBase 开源的 AI 产品御三家
https://mp.weixin.qq.com/s/mLsSP_o9K6M8nHZIJa1QRg
3.vLLM-Omni 扩散缓存加速：TeaCache 与 Cache-DiT
https://mp.weixin.qq.com/s/Z382Re_iFEsACDLtQnMf-g

编辑：Se7en
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1. 使用 Elasticsearch 的 Profile API 对比 dense vector 搜索性能
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 15338

2. 通过 Elasticsearch 中的 function score query 按利润和受欢迎程度提升电商搜索效果
https://elasticstack.blog.csdn ... 44357

3. 如何构建用于法律文件的极速矢量搜索
https://medium.com/%40adlumal/ ... d55ea

编辑：kin122 
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1. 搞RAG？先试试ES吧！（需要梯子）
https://medium.com/%40jan.nctu ... bf22f

2. 人生中价值十亿的错误之配置错误（需要梯子）
https://blog.ironcorelabs.com/ ... -----

3. K8S中的ES之数据节点预热（需要梯子）
https://medium.com/daangn/runn ... -----

编辑：斯蒂文
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1、通过 Elasticsearch 中的 function score query 按利润和受欢迎程度提升电商搜索效果
https://elasticstack.blog.csdn ... 44357

2、使用 LocalAI 和 Elasticsearch 构建本地 RAG 个人知识助手
https://elasticstack.blog.csdn ... 65475

3、使用 Node.js Elasticsearch 客户端索引大型 CSV 文件
https://elasticstack.blog.csdn ... 08761

4、Elasticsearch：构建一个 AI 驱动的电子邮件钓鱼检测
https://elasticstack.blog.csdn ... 92232

5、Kibana：使用 ES|QL 构建地图，对国家或地区的指标进行对比
https://elasticstack.blog.csdn ... 11567

编辑：Muse
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此次更新主要包括 Coco AI v0.10.0 更换全新的 UI 组件，服务端新增 milvus 和 dropbox 连接器；Easysearch v2.0.2 正式发布， 新增嵌入文档语义搜索，优化内置 UI 响应速度，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30.1 统一基于 [Framework v1.4.0](https://docs.infinilabs.com/framework/v1.4.0) 升级，优化本地磁盘队列数据消费。详情见 Release Notes。

Coco AI 0.10

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 0.10

🚀 功能特性 (Features)

• 扩展程序 UI 支持可调整窗口大小
  
  
• 添加打开按钮以启动已安装的扩展程序
  
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• 将应用程序和文件搜索视为普通扩展
  
• 通过深度链接安装扩展失败时，显示错误消息（而非错误代码）
  
• 用 shadcn/ui 组件替换旧组件
  
  
  
  

  🐛 问题修复(Bug Fixes)
  

  
  

• 修复输入框高度异常问题
  
• 为 Extension.minimum_coco_version 实现自定义序列化
  
  

  Coco AI 服务端 0.10
  

  
  

  🚀 功能特性 (Features)
  

  
  

• 新增 milvus 连接器
  
  
• 新增 dropbox 连接器
  
  
  

  🐛 问题修复(Bug Fixes)
  

  
  

• 修复搜索 API 中图标绝对 URL 的解析问题
  
• 修复集成商店读取剪贴板数据后的显示问题
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• 移除分页并在全屏模式下添加无限滚动
  
  

  Easysearch v2.0.2
  

  
  INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。
  
  Easysearch 本次更新如下：
  
  

  💥 重大变更(Breaking Changes)
  

  
  

• 正式发布 Easysearch 2.0.2 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  
• 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用
  
  

  🚀 功能特性 (Features)
  

  
  

• 语义搜索新增支持 NestedQueryBuilder
  
• KNN mapping 的 L 和 k 参数支持大小写不敏感，提升易用性
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• UI 插件静态文件支持 gzip 压缩，加快页面加载
  
• 优化了图标资源大小
  
• 调整了内部构建流程和 CSP 策略
  
  

  🐛 问题修复(Bug Fixes)
  

  
  

• 修复了开发者工具的主题颜色显示问题
  
  

  Console v1.30.1
  

  
  INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。
  
  Console 本次详细更新记录如下：
  
  

  🚀 功能特性 (Features)
  

  
  

• 支持 Easysearch 2.x 和 Opensearch 3.x
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• 此版本包含了底层 [Framework v1.4.0](https://docs.infinilabs.com/framework/v1.4.0) 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。
  
  

  Gateway v1.30.1
  

  
  INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。
  
  Gateway 本次更新如下：
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• 此版本包含了底层 [Framework v1.4.0](https://docs.infinilabs.com/framework/v1.4.0) 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。
  
  

  Agent v1.30.1
  

  
  INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。
  
  Agent 本次更新如下：
  
  

  🚀 功能特性 (Features)
  

  
  

• 在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• 此版本包含了底层 [Framework v1.4.0](https://docs.infinilabs.com/framework/v1.4.0) 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。
  
  

  Loadgen v1.30.1
  

  
  INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。
  
  Loadgen 本次更新如下：
  
  

  ✈️ 改进优化 (Improvements)
  

  
  

• 此版本包含了底层 [Framework v1.4.0](https://docs.infinilabs.com/framework/v1.4.0) 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。
  
  

  Framework 1.4.0
  

  
  INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。
  
  Framework 本次更新如下：
  
  

  🚀 功能特性 (Features)
  

  
  

• 为 curl 添加 p12 证书支持（#239）
  
• 从 util 中移除 curl（#242）
  
• 优先使用集群名称（#243）
  
• 为 access_token 添加标签（#244）
  
• 为用户主体（principal）添加头像配置（#246）
  
  

  🐛 问题修复 (Bug Fixes)
  

  
  

• 修复重复写入和未写入的问题（#234）
  
• 当 filePath 为绝对路径时，检查其是否存在（#241）
  
  

  ✈️ 改进 (Improvements)
  

  
  

• 改进 TryGetFileAbsPath() 的 panic 错误信息（#240）
  
  更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！
  
  
• [Coco AI App](https://docs.infinilabs.com/co ... notes/)
  
• [Coco AI Server](https://docs.infinilabs.com/co ... notes/)
  
• [INFINI Easysearch](https://docs.infinilabs.com/ea ... earch/)
  
• [INFINI Gateway](https://docs.infinilabs.com/ga ... notes/)
  
• [INFINI Console](https://docs.infinilabs.com/co ... notes/)
  
• [INFINI Agent](https://docs.infinilabs.com/ag ... notes/)
  
• [INFINI Loadgen](https://docs.infinilabs.com/lo ... notes/)
  
• [INFINI Framework](https://docs.infinilabs.com/fr ... notes/)
  
  

  期待反馈
  

  
  欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（<https://github.com/infinilabs>;） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。
  
  下载地址： <https://infinilabs.cn/download>;
  
  邮件：hello@infini.ltd
  
  电话：(+86) 400-139-9200
  
  Discord：<https://discord.gg/4tKTMkkvVX>;
  
  也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。
  
  
  
  

  关于极限科技（INFINI Labs）
  

  
  
  
  极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。
  
  极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。
  
  官网：<https://infinilabs.cn>;

1、Easysearch 2.0.0 性能测试
https://my.oschina.net/infinilabs/blog/18902610

2、Easy-Es 2.1.0-easysearch 版本发布
https://infinilabs.cn/blog/202 ... ease/

3、图解 Elasticsearch 慢查询诊断流程
https://mp.weixin.qq.com/s/aysQlr3OyK50GI2JlKJ1cQ

4、程序员爆哭！我们让 COCO AI 接管 GitLab 审查后，团队直接起飞：连 CTO 都说“这玩意儿比人靠谱多了”
https://my.oschina.net/infinilabs/blog/18966328

5、APM（一）: Skywalking 与 Easyearch 集成
https://infinilabs.cn/blog/202 ... arch/

编辑：Fred
更多资讯：http://news.searchkit.cn