本文介绍了支配树（Dominator Tree）算法在鸿蒙系统 ArkTS 内存分析工具中的应用。为应对淘宝 App 鸿蒙版因内存溢出导致的 Crash 问题，作者构建了一套从客户端采集内存快照、服务端自动分析的工具链。文中对比了多种支配树构建算法（如朴素算法、Lengauer-Tarjan 算法和迭代算法），并说明选用优化后的迭代算法的原因：实现简单、便于验证、且适合存在大量循环引用的内存图结构。
Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案，可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。
架构，是对系统的描述。 维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。 系统的三大特征表现在架构上就是：横向可并列，纵向可推导，整体可演进。 物理学的熵增定律表明孤立系统总是趋向于熵增的方向发展。在软件系统里同样适用，只不过是以复杂度的增加表现的。 互联网软件系统总是朝着复杂度增加的方向发展。所以架构的第一目的是控制复杂，使系统朝着可控的方向发展。
在Java技术栈场景，vivo主要基于 Apache Dubbo 框架来作为微服务之间的通信桥梁，在内部业务的大规模实践过程中，我们碰到了质量、性能和容量等方面的挑战，通过一系列的扩展与优化，较好的解决了相关问题，助力业务更好保障质量，节省算力成本，提升研发效率。
近年来，大模型正从能力竞赛走向工程落地，推理阶段的成本、时延与稳定性逐渐成为制约规模化应用的核心因素。在长上下文、高并发与多模态场景下，解码过程受限于算力与显存带宽，单纯依赖模型压缩或硬件堆叠的优化路径正逼近边际收益，促使业界重新审视推理机制本身的优化空间。在这一背景下，投机采样（Speculative Decoding）通过“小模型多步生成 + 大模型并行验证”，在保证生成质量的前提下减少大模型的有效前向计算。腾讯混元近期升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式 构建系统化实现，将投机采样提升为可训练、可迁移的加速能力，并扩展至 LLM、视觉语言与语音等多模态场景，在实际部署中最高可实现 1.9× 的推理加速，为多模态 AI 的实时化与规模化应用奠定基础。
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程的异同，指出AI工程并非推倒重来，而是在传统工程坚实基础上，为应对大模型带来的不确定性（如概率性输出、幻觉、高延迟等）所进行的架构升级：在“道”上，从追求绝对正确转向管理概率预期；在“法”上，延续分层解耦、高可用等原则，但建模重心转向上下文工程与不确定性边界控制；在“术”上，融合传统工程基本功与AI新工具（如Context Engineering、轨迹可视化、多维评估体系），最终以确定性架构驾驭不确定性智能，实现可靠价值交付。
Apache Dubbo Admin 是一个用于更好地可视化、监控、治理 Dubbo 微服务应用程序的管控台。0.7.0 版本是一个以 Kubernetes 原生为核心设计目标的里程碑版本，标志着 Apache Dubbo Admin 从“注册中心管理控制台”，演进为云原生环境中的服务治理控制面（Control Plane）。
本次 Memory 系统重构是一次面向 AI Agent 未来演进的上下文工程升级——通过结构化、压缩与抽象机制，让模型在有限上下文预算下更高效地维持任务理解、目标对齐与推理连贯性。
