本文将带您深入探索 TDMQ RocketMQ 版秒级定时消息的实现原理： 首先从典型业务场景切入，看看定时消息在分布式定时调度、电商等场景的应用； 接着回顾定时消息的技术演进历程，了解定时消息如何从基础延时功能发展为高精度调度系统; 最后，深入核心架构设计，解析定时消息技术原理，并介绍腾讯云基于 RocksDB 版本定时消息多级时间轮的优化创新，揭秘秒级定时投递的底层逻辑。
随着大模型技术的爆发，AI Infra 已成为基础设施领域的核心战场。过去1年多的时间，我们QQ基础架构算法工程团队落地了多个大模型应用，包括语音合成大模型、内容理解多模态大模型、生成式推荐大模型，跑通大模型训练到推理的全链路。踩了很多坑，也积累了不少经验。本文将分享传统后台工程师积累的技术栈和方法论，如何延续并迁移到 AI 系统，并系统性拆解 AI Infra 的硬件、软件、训练和推理挑战。
随着大模型技术的爆发，AI Infra 已成为基础设施领域的核心战场。过去1年多的时间，我们团队落地了多个大模型应用，包括语音合成大模型、内容理解多模态大模型、生成式推荐大模型，跑通大模型训练到推理的全链路。踩了很多坑，也积累了不少经验。本文将分享传统后台工程师积累的技术栈和方法论，如何延续并迁移到 AI 系统，并系统性拆解 AI Infra 的硬件、软件、训练和推理挑战。
在本文中，我们将深入探讨AI Agent的理论支撑以及其背后的第一性原理，回顾和分析第一性原理的发展轨迹，现阶段AI Agent所具备的能力，并探讨其在各个领域中的应用。接着，我们会展望AI Agent未来的发展方向，特别是在多Agent协作中的潜力和挑战。最后，我们将探讨Agent的未来技术发展及其广泛应用前景，为读者提供一个全面且深入的视角来理解和预测AI Agent的未来。
本文系统梳理了检索增强生成（RAG）架构的演进历程，从基础架构到智能化解决方案的迭代路径。文章通过对比Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构的核心特点与技术突破，揭示了RAG技术如何通过模块化设计、智能体协同等创新解决知识更新、语义对齐和复杂任务处理等关键问题，为LLM应用落地提供重要参考。由于作者水平有限，若相关理解有误请以实际为准。
近两年 AI 技术发展迅猛，日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷，若不深入了解，极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系，主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索，本文仅作概念性和原理性的概述。如有疏漏或错误，欢迎指正。
腾讯工程师程誉朝基于自己的编程助手使用经验，总结了这一套借助AI编程助手，从事软件开发的提示词工程，基本覆盖了项目开发的各个阶段：需求澄清、UI设计、可行性研究、技术选型、项目排期，任务拆分、进度跟进、测试、迭代、发布等等。
RabbitMQ 作为开源消息队列的标杆产品，凭借灵活的路由机制与高可用设计，支撑着海量业务场景的消息流转。而经典队列（Classic Queue） 作为 RabbitMQ 最基础、应用最广泛的队列类型，其底层存储机制直接决定了消息处理的性能边界与可用性上限。 理解经典队列的存储架构，不仅是掌握 RabbitMQ 核心原理的关键，更为生产环境的运维优化提供了理论支撑。本文将从文件目录结构、存储格式定义、读写流程到运维实践策略，全面解析经典队列的底层存储实现逻辑，帮助读者深入理解其在消息生命周期管理中的核心作用。
