历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Building effective agents》一文与自身实战经历高度契合。本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实施要点的同时，也融入了我的实战心得与实践经验总结。无论您正考虑构建工作流系统还是Agent系统，都能在此找到适合场景的最佳实践方案。特别值得关注的是文末的工具提示工程部分，这是Agent成功实施的关键因素。
随着模型的范式和工程方式发展，网络上涌现出了一大批模仿人类研究者对问题进行深入研究的智能体应用。本文将从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南开始，通过几个开源框架的架构解构与功能映射，揭示不同框架在研究自动化领域的差异。为各位使用者、开发者选择合适工具和框架提供系统化参考。
本文以第一人称视角，分享了作者在两年半内如何深度整合AI工具重塑工作流与生活方式，实现从“写代码”到“指挥AI团队”的转变。文章系统梳理了AI在工作场景（需求分析、原型设计、开发部署）和生活场景（理财、育儿、娱乐）中的创新应用，并强调通过精准的上下文管理与工具协同可大幅提升效率。最后提出AI时代个体应聚焦“指挥”而非“执行”，突破传统能力边界。
在AI加持下，自己现在学习经常通过费曼学习法查漏补缺，很少系统性学习，这往往造成自己对某些问题总是浅尝辄止一知半解。 那么有鹅厂同事提问了：当我们接触新领域或者学习新的编程语言的时候，还有没有必要系统性地去看出来打牢自己的基础？
本文分享了作者四个月来使用AI编程工具Cursor的实战经验，重点探讨了如何通过制定协作规则（rules）和集成MCP工具提升开发效率。文章系统性地介绍了规则约束的必要性、常用MCP工具的功能价值，并通过分析OpenAI Agent SDK的案例，展示了规则与工具配合的高效协作模式。
对于独立开发者而言，小程序无需复杂的部署流程，一台电脑和一个微信账号就能搞定。 AI 编程工具也已经能较好地支持小程序的代码结构，比开发一个 App 更轻便，非常适合快速验证创意。且用户无需下载，扫码即用。加上小程序与微信支付、微信小店等能力的打通，可以说微信生态不仅能解决分发问题，还能直接带来收益。
在当今数字化时代，数据的产生和流动呈爆发式增长，消息队列作为一种高效的数据传输和处理工具，在各种应用场景中发挥着关键作用。TDMQ CKafka 版作为一款分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，100% 兼容开源 Kafka API 2.4、2.8、3.2 版本 ，基于发布 / 订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，无需彼此等待。凭借高可用、数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，TDMQ CKafka 版广泛应用于日志压缩收集、监控数据聚合、流式数据集成等场景。 对于开发者而言，深入了解并熟练掌握 TDMQ CKafka 版的生产消费实践至关重要。它不仅能够帮助我们构建高效、稳定的数据传输和处理系统，还能在面对海量数据时，确保系统的性能和可靠性。本文将详细介绍 TDMQ CKafka 版的生产实践教程，包括生产消息的各个环节以及相关的参数配置和最佳实践，希望能为大家在实际项目中应用 TDMQ CKafka 版提供有益的参考和指导。
大语言模型LLM的精妙之处在于很好地利用数学解决了工业场景的问题，笔者基于过往工程经验继续追本溯源，与腾讯学堂合作撰写本文，尝试让鹅厂小伙伴人人都能懂大语言模型的基础原理。
当 Transformer 架构像一把钥匙打开深度学习的新大门，大语言模型（LLM）已从实验室走向产业落地。但对多数人而言，从基础概念到架构选型的学习之路，常像在参数森林里迷路 —— 哪些是必须掌握的核心原理？不同模型架构的取舍背后藏着怎样的逻辑？ 本LLM系列文章选自腾讯云架构师技术同盟成员羚羊工业互联网股份有限公司 高级系统架构师 宋国磊。宋老师为开发者搭建了一条由浅入深的学习路径。 《LLM系列（四）神奇的数字27》讲述：国内外主流 LLMs（如 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等）在被要求生成 1-50 之间的 “随机” 数字时，普遍倾向于选择 27。这一现象并非技术缺陷，而是模型在人类生成的文本数据上训练时，继承了人类的认知偏差 —— 人类在生成随机数时存在系统性偏好，27 因处于 “黄金地带”（既不明显如 1、10 等，也不无趣如 20、30 等），被认为更具 “随机感”的原理。
