今年是微信读书上线10周年，后台架构也伴随着微信读书的成长经历了多次迭代与升级。每一次的组件升级与架构突破，在一个运行了10年的系统上落地都不是一件容易的事情，需要破釜沉舟的决心与胆大心细的业务联动。本文简要概述微信读书后台团队近几年的一些架构迭代以及背后的思考。
随着AI技术的迅猛发展，AI智能体在0day漏洞挖掘领域展现出前所未有的潜力。本文将深入探讨AI Agent如何通过创新的多智能体协作系统，打造出高效的0day漏洞“生产线”，实现自动化的漏洞检测。通过基准测试和实战验证，Agent在复杂代码和大型项目中的表现超越传统工具，极大提升了漏洞识别效率与准确性。
从IE6的“兼容性噩梦”到AI驱动的智能开发，前端技术二十年间完成了史诗级进化。AI技术革命不仅改变了开发方式，更重新定义了前端的可能性。未来，人与AI如何协作？前端又将走向何方？让我们回溯历程，展望未来。
Kuikly 是腾讯广泛使用的跨端开发框架，基于 Kotlin Multiplatform 技术构建，为开发者提供了技术栈更统一的跨端开发体验，由腾讯大前端领域 Oteam（公司级）推出。在Android、iOS开源基础上，本次开源鸿蒙平台支持和Compose DSL支持，进一步提升业务多端适配和鸿蒙开发效率。目前Kuikly鸿蒙版已接入腾讯多款业务，开发并上架鸿蒙App，如QQ浏览器、腾讯新闻、搜狗输入法、全民K歌、自选股等。
以大模型为核心的新一轮人工智能浪潮，正在全球范围内催生一批AI原生企业。本系列研究将AI原生企业界定为：创立之初即将人工智能作为核心产品、服务或能力，并以此驱动价值创造和业务创新的公司，有别于仅将AI嵌入现有业务或作为工具的企业。腾讯研究院聚焦全球100+家AI原生企业，围绕三大关键问题展开系列观察：1）AI原生企业正催生了哪些新技术、产品形态和商业模式？2）AI技术如何深度融入千行百业的应用场景和核心流程，赋能产业升级？3）AI产业生态正在沿着怎样的路径加速演进，带来哪些结构性变革？与以往产业分析多聚焦单点技术发展或单一企业创新不同，本系列研究将生态作为开篇切入。当前，生成式人工智能正处于从工具跃升为平台的转折期，生态的开放性、可扩展性和协同效应成为决定产业格局的关键变量。本文基于对AI原生企业所依赖基础模型的梳理，初步识别出海外正形成以OpenAI、Anthropic和Google为核心的三大生态阵营。这一选择基于基础模型能力、开发者吸引力、生态开放度及产业影响力等方面的综合考量。本文通过揭示全球AI企业的聚合趋势与落地扫描，为我国在AI生态建设上提供一个观察视角。
笔者最近对负责项目做了一些服务性能优化的工作，主要优化了项目中的一些不合理设计，例如：服务间使用 json 传输数据；监控上报处理逻辑在主流程中；重复数据每次都请求下游服务；多个耗时操作串行请求等。取得了 A 服务平均耗时跟 p99 耗时均下降 80% 、事件底层服务平均耗时下降 50% 的业务收益。 本文总结了在服务架构设计时，提升服务性能的 9 大常用办法，相信可以有效帮到你的日常工作。期待你的点赞转发收藏一键三连！
告警治理永远是后台架构中绕不开的话题，几乎可以认为告警是否治理得好，决定能否做好后台的服务质量。现网运作过程中，时而都会面临现网质量的问题，可能是大范围的故障，也可能是一个发布有 Bug 导致某一小群用户某个功能功能不可用。让人尴尬的是，事后复盘之时，总会发现优化措施里总是有告警优化措施的身影。而告警措施无论怎么补全，似乎永远补不完。 本文将结合笔者最近一年团队的成功实战经验，从如何结合错误码设计开始，再到统一告警策略、工具建设乃至团队值班制度管理等，介绍腾讯会议部分模块告警治理经验。 本文全文1.4w字，阅读本文后，后台团队质量负责人将能回答出以下三个问题：怎么样让告警是覆盖有效的，且能真实告警是故障（这个通常不难，一旦有大范围问题，告警通常是泛滥的），还能包含一些功能性的质量/bug问题，在大面积用户反馈之前介入。在告警有效的前提下，如何做到后台服务的告警不会一直处于轰炸状态，导致团队麻木。如何推动团队真正长期有效地对告警所反映的问题做到闭环解决。
在分布式消息队列 RocketMQ 中，ConsumeQueue（消费队列） 是消息消费的核心组件之一。它作为 CommitLog 的索引机制，帮助消费者快速定位并拉取消息。如果没有 ConsumeQueue，消费者将无法高效地从海量消息中筛选出自己订阅的数据。 本文将基于 RocketMQ 5.0 源码，深入探讨 ConsumeQueue 的设计原理与实现细节。
本文尽量用最简单的方式, 帮读者理解 LLM, Transformer, Prompt, Function calling, MCP, Agent, A2A 等这些基本概念. 表述时不追求绝对准确, 尽量通俗易懂. 部分内容有个人理解的成份, 内容难免疏漏, 欢迎指正.
人人都在聊MCP，但人们口中的MCP往往只是一个拼凑而成的幻影。如今，各大厂商纷纷为它镀金包装，就像硅谷创投圈每隔几年就热炒一次的那个“改变世界”的万能工具。然而，当最初的狂热稍退，我们不得不面对更复杂的问题：MCP真的适用于所有场景吗？它是否被赋予了过高的期待？技术史上从不缺少“神话”，而真正的进步，往往始于祛魅之后的清醒认知。
