随着新闻客户端鸿蒙单框架系统适配工作的推进，从原来的基础功能到现在已经适配全功能的85%以上。与此同时，我们也在持续深入挖掘鸿蒙系统的特性，以提升整体应用的质量与用户体验。在这一过程中，动画作为增强交互与视觉体验的重要手段，成为不可或缺的一环。本文将通过一个实际案例，详细介绍鸿蒙 ArkUI 动画的用法，如何利用ArkUI提供的API及其特性实现相对复杂的动画，并对比 Android 平台的实现方式。首先，我们来看一下新闻客户端在 Android 上直播间点赞动效的效果
如何从零开始快速开发一款全新产品——以容灾中心为例，专注于提供跨AZ/Region/多云环境的数据容灾保护方案。整个系统共包含 5 个核心模块，覆盖 30+ 全新页面，涉及表格、动态表单、可视化概览、复杂权限控制等多个高交互性场景，更具挑战的是极其紧凑的交付周期。受限于对客承诺与上下游排期压缩，整个项目从零开发到测试仅有约 15 天窗口期。再扣除接口联调的时间，留给前端纯开发的时间极其有限。根据界面评估，仅前端页面的正常开发时间就需 约 17.5 天，这还不包括后期联调与优化，因此在人力受限的情况下，从哪里去寻找第二双手呢？我们联系到了 CodeBuddy团队，并我们给出了解决方案！
在字节跳动，平衡超大规模流量的稳定性、性能与成本，是一系列产品共同面临的挑战，其中， Trafficroute GTM 起到了不可忽视的作用。Trafficroute GTM 承载了字节跳动亿级流量、覆盖了大规模场景，是一款基于 DNS 的流量路由服务，我们将通过两期文章，揭秘字节跳动如何通过 Trafficroute GTM 巧妙应对以上挑战，实现高效流量管理！
在字节跳动，平衡超大规模流量的稳定性、性能、容量与成本，是一系列产品共同面临的挑战，其中， Trafficroute GTM 起到了不可忽视的作用。Trafficroute GTM 承载了字节跳动亿级流量、覆盖了大规模场景，是一款基于 DNS 的流量路由服务，我们将通过两期文章，揭秘字节跳动如何通过 Trafficroute GTM 巧妙应对以上挑战，实现高效流量管理！
我们正处在一个技术范式剧烈变革的黎明。从企业信息化的流程固化，到互联网时代的数据驱动，软件的形态和价值在不断演进。如今，以大语言模型（LLM）为代表的生成式人工智能技术，正以前所未有的力量，将我们推向一个全新的纪元——Software 3.0（软件3.0），一个由“意图”驱动的智能化时代。这不仅仅是一次技术升级，更是一场深刻的产业革命。它重塑了软件的定义、开发的方式、质量的标准，乃至我们与数字世界的交互模式。本文将探讨软件范式从1.0到3.0的演进脉络，剖析智能化时代带来的三大核心挑战，并展望我们应如何构建新型的软件工程体系，开启迎战Software 3.0时代的新征程。
为了应对LLMs内在知识的有限性，检索增强技术RAG（AI + Search）应运而生。然后随着模型能力（推理能力和工具调用能力）的不断发展，RAG也在逐渐从死板的人类工程向灵活的模型自主性过渡，即更加Agentic了（智能体），比如兴起的新概念DeepSearch。智能体的自主性面临着知识边界问题和能力边界问题，这两个边界问题也分别对应着模型知识和能力拓展的两大利器：信息和工具。无论是边界问题还是拓展利器，对模型本身的能力（尤其是深度思考推理能力）要求都很高。相应地，模型训练范式也在逐渐从有监督微调向强化学习后训练过渡。以AI Search或者Search Agent为基础，其他各种Coding Agent、Browser Agent等智能体百花齐放，并且未来的趋势是通用型智能体。
本文介绍了阿里巴巴推出的分布式类ManusAgent框架——ali-langengine-dflow，旨在解决现有Agent架构在互联网2C业务场景中的局限性。文章从背景出发，分析了当前主流Agent架构（如Manus、字节TARS、AutoGLM）存在的问题，如云虚拟机架构的数据孤岛问题、本地化Agent架构的响应速度与安全性不足等，进而提出了一种结合分布式服务端与异构C端的混合架构。
