本文基于生产环境中的多智能体 React 模式实践，系统剖析了自主规划架构在工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等方面的典型挑战。
随着大模型在代码生成领域的广泛应用，开发者面临的核心挑战已从"如何让模型生成代码"转向"如何让模型生成高质量的代码"。本文聚焦于大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口，通过深入分析Token机制、上下文丢失现象及其对代码质量的影响，提出了一套工程化的上下文管理方法论。文章目标想为开发团队提供了可操作的实践指南，旨在帮助实际的开发工作中提升大模型生成的代码质量，降低开发者对大模型生成的代码的修改次数。
在信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准获取知识并生成智能回答，已成为AI落地的核心挑战。腾讯优图实验室凭借前沿的RAG体系，突破传统检索与生成的局限，打造了一套覆盖语义检索、结构化表检索、图检索的全栈解决方案。 本文将为你深度解析优图实验室RAG技术的架构设计与创新实践：从多阶段训练的2B级Embedding模型、Reranker分层蒸馏，到结构化表的智能解析与查询，再到自研GraphRAG框架在构图效率与复杂推理上的突破。目前，优图实验室自研的RAG技术已应用在多个领域和产品，未来，我们更将着力于迈向Agentic RAG与低成本精细化方向，推动产业智能化升级。
本文主要讲述了在开发过程中，大模型（如AI编程助手）难以理解项目所依赖的二方包代码的问题，并通过一个实际案例复盘了从“翻车”到“驯服”AI的全过程。作者尝试使用Cursor等AI工具直接生成调用二方包接口的代码，但因AI无法读取未在当前工程中打开的依赖源码，导致生成的代码错误频出，甚至出现幻觉式编码。为解决此问题，作者探索了多种方案，最终发现，本地反编译MCP方案最有效，能精准解析二方包中的类与方法，显著提升代码生成的准确性和可用性。文章强调，应将AI视为需辅助的“工具人”，通过提供良好上下文与工具来增强其能力，而非期待其无所不能。
在现代前端应用中，日志回捞系统是排查线上问题的重要工具。然而，传统的日志系统往往面临着包体积过大、存储无限膨胀、性能影响用户体验等问题。本文将深入分析我们在@dw/log和@dw/log-upload两个库中实施的关键性能优化，以及改造过程中遇到的技术难点和解决方案。
当“秋天的第一杯奶茶”冲上热搜时，很多人看到的是用户的热情与订单的暴涨，而在背后，技术团队同样在全力以赴。自 4 月 30 日淘宝闪购上线以来，短短 100 天，业务团队创造了一个奇迹，技术团队则在高并发与海量数据的冲击下迎来前所未有的挑战。 闪购项目期间，亿级营销投入叠加多端流量，实时决策与调控对数据提出了分钟级的要求。为应对挑战，饿了么数据团队依托一年多的湖仓探索与沉淀，选择 StarRocks + Paimon 搭建实时湖仓架构，并通过物化视图优化、RoaringBitmap 去重和大查询治理，突破了传统离线架构的瓶颈，为闪购提供了坚实的数据支撑。 本文将根据闪购项目的实战过程，分享过程中沉淀下的经验与思考。
传统的 Browser-Use 多依赖于固定选择器和流程编排，难以应对界面变化与复杂逻辑。随着大模型驱动的智能体技术兴起，Browser-Use 正迈向智能化新阶段：LLM 作为“大脑”负责任务规划与语义理解，结合视觉识别、DOM 分析、动作预测等模块，实现对浏览器环境的感知、决策与执行闭环，从而完成注册、比价、填报、监控等多步骤复杂任务的自主自动化。
如果你在开发项目里用过 i9-13900K，可能也遭遇过这种情况：程序跑得好好的，突然间就崩了。检查下来，问题竟然出在 CPU 的供电电压波动上。对于开发团队来说，这类硬件缺陷我们无力改变，但应用又必须要跑起来。 于是我们决定换个角度——从代码入手，看能否通过分析调试，来降低故障率。这篇文章，就是这次尝试的复盘记录。
本文围绕《架构现代化》一书展开，从“架构共鸣”的角度探讨了软件架构设计中的多个核心议题。文章通过八个方面——大泥团、独立价值、领域划分、概念设计、分类视角、领域厚度、全局与局部、脚手架——系统性地分析了架构演化中的常见问题与应对策略。强调了在复杂系统中避免代码混乱、明确权责边界、合理划分领域、建立共识概念、科学分类、理解领域复杂性、平衡局部与全局复杂度，以及架构活动的阶段性与可复用性。最终指出，架构现代化的关键不仅在于技术本身，更在于团队信任与工程卓越，推动“码农”向具备设计思维的“工程师”转变。
