本文聚焦故障复盘易流于形式的痛点（如人为隐瞒原因、链路串联难、技术支持专业性不足等），提出借助AI构建智能复盘Agent的解决方案，详细介绍其整体架构（含数据采集预处理、Memory管理、意图识别等核心技术实现）、提示词多版本优化路径及实战案例，旨在通过AI生成复盘文档、分析故障树、打标签、问答等能力，将故障转化为数据资产，实现从被动响应到主动防御的跨越，提升不同角色（技术支持、研发、普通用户）在复盘流程中的效率与专业性。
最近在做智能解决方案系统时，我遇到了一个关键问题：如何让AI在复杂任务中既保持推理能力，又能有效执行行动？传统AI系统往往要么只能基于训练数据推理，要么只能执行固定流程，缺乏动态决策能力。ReAct（Reasoning and Acting）范式正是为了解决这个问题而诞生的。它让AI能够交替进行推理和行动，通过"思考-行动-观察-调整"的循环，实现更智能的决策过程。本文将解析ReAct范式的原理，分析LangGraph中的实现机制，并通过真实项目案例展示如何在实际应用中发挥ReAct的价值。
你是否曾在社区搜索时遇到这样的困扰：想找一双“平价学生党球鞋”，结果出现的多是限量联名款？或者输入“初冬轻薄通勤羽绒服”，却看到厚重登山款？这类“搜不准”的情况，正是搜索相关性技术要解决的核心问题——让搜索引擎更准确地理解用户意图，返回真正匹配的结果。今天，我们就来揭秘得物如何用大模型技术让搜索变得更“聪明”。 搜索相关性，即衡量搜索结果与用户查询的匹配程度，通俗来说就是“搜得准不准”。作为搜索体验的基石，良好的相关性能够帮助用户更顺畅地从种草走向决策，同时也对购买转化率和用户留存具有重要影响。
本文提出 RIVAL（Reinforcement Learning with Iterative and Adversarial Optimization），一种针对机器翻译（MT）的迭代对抗强化学习框架。我们发现基于人类反馈的强化学习（RLHF）在口语化字幕翻译任务中表现不佳，主要是因为奖励模型（RM）与翻译模型（LLM）之间存在分布偏移，导致训练失效。RIVAL通过以下创新解决该问题：对抗博弈机制：将RM与LLM的优化过程建模为最小化-最大化博弈，RM负责区分强弱翻译，LLM负责优化弱翻译，以缩小与强翻译的质量差距。双奖励设计：结合语义对齐的定性偏好奖励与定量偏好奖励（如：BLEU分数），提升迭代强化学习训练的稳定性与泛化性。实验表明，RIVAL在口语字幕和WMT数据集上显著优于监督微调（SFT）和专用翻译模型（如：Tower-7B-v0.2），同时保持跨语言泛化能力。
随着 AI 技术的迅猛发展，企业正面临前所未有的智能化升级机遇。经过近两年的技术验证，当前模型能力不再是壁垒，以 Agentic AI 为代表的新一代 AI 应用兴起，场景穿透力成为新的竞争维度。 无论是行业巨头还是初创企业，如今都在深耕三件事：能否吃透垂直领域的具体场景、技术逻辑是否足够可靠、能否顺畅适配终端需求。说到底，是要在某一个真实场景里，找到 “效率 - 性能 - 安全” 这三者的平衡点。 那么，企业如何在这场 AI 落地的实战中找准方向、避开陷阱、真正释放 AI 的价值？ 面对纷繁复杂的模型选择、场景适配和实际部署挑战，企业管理者与技术决策者需要深入了解新一代 AI 应用在企业中扮演的关键角色、剖析最具潜力的落地场景、关注成功落地不可或缺的核心要素、考量不同应用形态的落地路径，这些正是企业在智能化深水区航行时，必须直面并找到答案的关键命题。
当我们将所有希望寄托于大模型的「智能」时，却忘记了智能的不确定性必须以工程的确定性为支撑。一个无法复现、无法调试、无法观测的智能，更像是一场精彩但失控的魔法，而非我们真正需要的、可靠的生产力。本文尝试从系统工程的视角剖析 Agent 系统在可运行、可复现与可进化三个层次上不断升级的问题以及复杂度。进一步认识到：框架/平台让 Agent 「好搭」但没有让它「好用」，真正的复杂性，从未被消除，只是被推迟。
在上篇文章《一文搞懂架构顶层设计之业务建模》中，我们已经深入拆解了软件工程中的建模难题，这篇文章，我们将回到最开始的地方，拆解程序员每天打交道的需求和产品思维都是什么。 从软件工程与技术管理领域的“圣经”《人月神话》出版到现在已经50年，在这期间出现了各种各样的方法论，但到今天，大部分软件开发仍然处于“原始草莽”阶段。本序列试图通过个人多年/多家公司的架构岗位实践与思考，厘清各种方法论脉络，“重构”软件工程的理论体系（需求分析、建模、架构），尽最大努力建立“共识”。
Androidify 焕新登场！这款全新应用可让您使用自拍和 AI 构建自己的专属 Android 机器人。今年早些时候，我们向您介绍了其中的一些组件。从现在开始，您可以使用 Androidify 的网页端，也可以使用 Google Play 上的应用版本。在这款新的 Androidify 应用中，您可以上传自拍照或根据需要编写提示，添加一些配件，然后见证 AI 如何构建属于您独一无二的机器人。体验过后，欢迎回来继续阅读，详细了解我们用于创建此应用的 AI API 和 Android 工具。
