本文介绍了一种面向天猫行业中后台前端研发的AI智能体（Agent）系统设计，旨在通过垂直化、多智能体协同和以需求为中心的架构，实现从产品需求文档（PRD）到代码交付的自动化研发流程。文章分析了当前AI辅助编码的提效瓶颈，提出将AI介入点前移至需求阶段，并构建了包含需求分析、任务拆解、代码生成与部署等子Agent的Multi-Agent体系。系统结合ReAct模式与“人在环路”机制保障准确性，采用本地化MCP服务和GraphRAG知识图谱提升安全性和上下文理解能力，同时引入视觉优先的多模态UI测试框架。最终目标是让开发者从重复性工作中解放，专注于高价值创新，推动研发模式由“工具辅助”向“需求驱动”的范式变革。
Apex以vscode插件为主要载体，接入SSO认证、打通CursorRules知识库、Webview远程UI、实现无感安装MCP、创建智能体、使用智能体等能力，帮助实现提示词撰写效率的提升，降低了使用过程的费力度。通过知识库、智能体等可实现在保障代码质量同时，进一步提升AI代码生成占比。 除了功能层面的能力，想必大家对Apex内部实现原理应该也很感兴趣，如何打通知识库、智能体使用时，MCP为什么自动安装了，下面将从技术实现角度，剖析Apex 如何将“AI 能力”工程化落地到 Cursor 开发流程中。了解Apex是如何激活装配、打通SSO认证，同步 Cursor Rules 知识库、通过远程dist包实现webview UI渲染，并提供智能体能力，实现无感更新，消息如何编排，如何识别大仓还是独立应用等。
在大规模微服务架构中，雪崩故障是极具破坏力却又难以预防的系统性威胁。本文基于百度搜索架构与运维团队的实战经验，深入解析雪崩从“非稳态”到“自强化崩溃”的微观演化机制，揭示重试风暴、容量退化等正反馈回路的形成过程。文章提出系统化的治理思路，并详细介绍百度落地的多项核心实践，包括重试预算、队列限流、全局TTL控制等自愈机制，以及秒级流量调度与降级预案。通过真实案例与生产数据，为行业提供了一套可借鉴的雪崩预防与治理框架。
「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。
首先需要说明一下，标题中智造特指联调中的造数，是的，就是联调造数这么一个特定的场景下，我们采用了多个agent协同完成。联调造数是一个非常典型的AI应用场景，其背后是用户丰富的语言表达、复杂的业务场景、精准的指令执行。最初的时候，我们采用的是单agent模式，随着工具的不断接入和场景的不断深入，才逐步地演变成多agent模式（意图识别、工具引擎、推理执行等）。我会结合实际场景分别介绍两种方案，前者可以满足较为简单的造数场景，后者用以应对复杂的场景。
暑期，B站多媒体实验室带队参与了 ICCV MIPI (Mobile Intelligent Photography and Imaging) Workshop 的细粒度图像质量定位 (Detailed Image Quality Assessment Track) 国际挑战赛，提出创新的多模态训练策略，将综合指标提升了13.5%，最终获得了第二名的好成绩。本次参赛经历阶段性地验证了实验室在视频质量评价 (Video Quality Assessment，后文统称为 VQA) ，MLLM (Multimodal Large Language Model，多模态大语言模型) 以及强化学习上的成果积累，因此借本文的机会总结下比赛以及在以上领域一路以来的积累过程。
我是来自支付宝终端技术团队的王嘉伟（加伟），主要负责 MYWeb 浏览器内核的升级以及各种疑难杂症的攻坚。在本文中，我将结合我们在稳定性治理过程中遇到的真实案例，分享一个发生在混合渲染（Hybrid Composition） 场景下、由画布同步问题引发的有趣现象与分析过程。本次案例不仅具有代表性，也在社区中有不少类似的讨论，因此我特地将其整理出来，与大家交流分享。这篇文章力求通俗易懂。由于我本人最初并非该领域出身，对 Android 平台的了解也较为有限，因此在梳理问题的过程中，尝试以“小白视角”逐步推演、层层递进。希望这种讲述方式能帮助更多读者理解问题背后的原理与解决思路，从中有所启发。
本文面向对 AI Coding 感兴趣的朋友介绍 Claude Code。通过此次分享，可以让没有体验过的快速体验，体验过的稍微理解其原理，以便后续更好地使用。2025年最热闹的非 AI Coding 这个话题莫属，各大厂商竞相入场，开发出来的产品总是伴随取代程序的话题，甚嚣尘上。有人欣喜、有人恐慌、有人迷茫，而这一切都是「正常」现象。希望我的分享能给大家带来心灵按摩，坦然、客观的接受 AI Coding 这新事物。
