OpenSandbox 是一个阿里巴巴开源的面向 AI Agent 的通用沙箱平台，提供多语言 SDK、CLI、MCP Server，以及 Docker / Kubernetes 运行时，在阿里内部广泛应用于 Coding Agent、GUI Agent、代码执行、Agent 评测、RL 训练等场景。OpenSandbox 正在成为 AI Agent 基础设施领域里一个重要的开源项目。随着 AI Agent 从 Demo 走向生产环境，沙箱要解决的问题也不再只是“代码在哪里执行”，还包括“真实凭据应该如何安全使用”。这就是 Credential Vault 要解决的问题：让工具照常工作，但让真实密钥不再进入沙箱。
当 Agent 技术彻底跨越 Demo 玩具阶段，真正挺进千万级并发的企业级生产环境时，传统的 ReAct 架构开始暴露出节点臃肿、延迟极高、状态管理混乱的致命缺陷。本文深度拆解火山引擎 AI 搜索团队如何重新定义 Workflow 与 Agent 的系统边界，通过构建 Unified Policy Agent （UP-ReAct） 架构，在实现推荐与对话效果大幅提升的同时，将首字返回时间（TTFT）暴降 30%。这不仅是一次代码重构，更是对工业级 Agent 设计哲学的底层重塑。
本文将从算子优化与融合、并行策略、多级缓存、MTP和异步调度优化、量化与稀疏五大维度，逐一剖析各项技术的设计思路、核心算法与实测收益，全面揭示 Hy3 preview 模型在 Hopper 卡上从算子到系统的极致性能优化实践。
互联网信息呈指数级增长的当下，每天都有海量的文本数据产生，这些信息不仅污染网络环境，危害用户的身心健康，还可能对社会秩序和安全造成严重威胁。因此，构建高效可靠的文本内容审核系统迫在眉睫，它对于维护网络空间的健康、安全和有序发展具有至关重要的意义。本文将从新闻客户端文本审核流程、系统实现效果、核心技术具体实现流程以及系统应用拓展四个维度，详细阐述高效文本内容审核系统的设计与实现思路，为相关领域的技术研发和平台应用提供参考。
在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，我们不仅需要模型回答问题，更需要其执行多步骤任务、调用外部工具、与用户动态交互。Agent 设计模式正是为解决这些问题而提出的通用架构模板，定义了 LLM 如何思考、行动、观察、反思以及与外部环境交互的循环流程。本文系统梳理六种核心 Agent 设计模式，帮助开发者根据任务特征选择最合适的架构方案。
在现代 iOS 开发中，CocoaPods 已经成为了像水和空气一样自然的存在。当我们在终端敲下 pod install 时，第三方库便可以轻松地集成到我们的 Xcode 工程中。然而，对于许多开发者来说，CocoaPods 依然是一个“黑盒”。我们可能会遇到诸如：“为什么版本冲突？”、“Manifest.lock 到底是什么东西？”、“为什么 pod install 这么慢？”、“CocoaPods 是如何侵入并在打包时修改我的App的？”等一系列问题。如果只停留在“会用”的层面，当项目膨胀到几十上百个组件、甚至涉及到复杂的二进制化和多 Target 混编时，我们就很容易陷入无休止的排障泥潭。本文将带你彻底打破这个黑盒。我们将从底层架构出发，深入剖析 CocoaPods 的设计思想、核心组件、依赖决议算法以及它深度定制 Xcode 工程的秘密。
