本文基于LLM AI原生应用开发平台Tasking AI和Dify的架构设计，浅析两者在LLM接入与集成、工具插件扩展与管理、典型AI Assistant应用核心流程、复杂AI任务编排执行引擎方面的核心设计理念与基本原理，初步探讨了LLM AI原生应用开发平台在系统架构设计理念、AI应用开发模式方面的未来发展趋势。
还记得第一次听说AI编程时的反应吗？"这玩意儿能靠谱吗？""会不会把我的工作抢了？""代码质量能保证吗？"相信很多开发者都有过这样的疑虑。然而，当你真正开始使用AI编程工具，体验到10分钟完成原本需要1小时的CRUD开发，看到AI自动生成的测试用例覆盖了你没想到的边界情况，感受到从需求到代码交付时间缩短30%的效率提升时，你会发现自己正在经历一场变革。那些最初坚决抗拒的开发者，现在已经变成了忠实的用户。一天不用AI编程，就浑身难受。本文是我和团队近2个月来在AI编程领域的经验总结，我将带你走过这个完整的转变历程：从理解AI编程的战略价值，到掌握具体的技术实现，从建立科学的方法论，到实现团队的规模化应用。这不仅是一份技术指南，更是一本"AI编程上瘾指南"。
DeepSeek最新发布了一个参数 3B规模的视觉压缩OCR模型，论文《DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression》，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。 该模型由DeepEncoder与DeepSeek3B-MoE组成，可将文本信息映射为二维图像并高效解码，实现10倍压缩下97%识别精度，20倍压缩仍保持约60%。 但很多同学其实并不了解，OCR技术到底是什么。本文将从这个 3B模型的发布入手，为你一步步揭开OCR的神秘面纱。
68 万行代码精简到8.6 万；Golang 重写大部分 C++模块；解决过度微服务化问题……这是新闻 PUSH 架构团队取得的技术收益。 PUSH 是腾讯新闻精品资讯的重要分发途径，也是新闻 App 重要的促活手段。作为 PUSH 架构团队，我们一方面在积极支持好新闻护盘，同时也在对 PUSH 架构进行不断的升级与进化，以持续提升 PUSH 系统的稳定性与质量、研发效率，同时持续减少运营成本。本文主要分享近年来我们对新闻PUSH系统做的架构优化方案和效果。
在技术的世界里，隔行如隔山的“认知偏差”无处不在。后端眼中简单的“页面渲染”，在前端看来却是一个需要应对无数复杂性的庞大系统；而前端想象中“主要就是写接口”的后端，其实构筑的是整个应用稳定、高效的数据与服务基石。 那么有鹅厂同事提问了：前端真的比后端简单吗？
想必你也遇到过：AI的输出像个 “随机盲盒”，有时精准的让你惊艳，有时却像个大傻子，面对这种巨大的不确定性，我们应该如何应对？本文将谈谈我对于这个问题的一点心得。
「Agent不稀奇，能“自己想、自己干、自己复盘”的才是好Agent」可一到落地，名词、框架和坑一起涌来：设计模式、强自治、可控流程、多代理协作.... 到底该不该用 Agent？该选哪一类框架？需要用到什么程度？这篇文章用直观的图表、清晰的示例，为你讲清什么是Agent、什么场景适合使用Agent以及各类主流Agent框架，希望能帮各位少走弯路，迅速判断技术路径。
