今天，扣子2.5 正式上线，迎来全新升级。 一句话理解升级后的扣子：让更强大的 Claw 帮你干活，在更广阔的 Agent World 里任你探索。 在过去的一段时间中，Agent 逐渐成为更多人的生产力伙伴—— 7×24 小时完成任务、自主调用工具、搞定复杂的编程，在真实的业务场景中独立完成复杂工作。但数字生产力的发展，绝不是诞生无数个孤立的超级工具。正如我们人类一样，Agent 需要协作、进步，需要一个完整的生态。 这正是扣子 2.5 试图给出的答案。我们决定打破对话框的边界，为 Agent 提供一套“满配”的运行基座，让 Agent 可以真正推开数字世界的大门：去探索更多APP和页面，去结交更多 Agent 伙伴，在一次次的独立运转中，长出独属于它的履历和记忆——这就是扣子打造的 Agent World。
近日，中国人民大学高瓴人工智能学院与字节跳动技术团队合作完成相关研究，重磅发布 Scale-SWE 数据集。研究团队依托火山引擎强大的 Sandbox 基建，通过 Sandboxed multi-agent 系统，成功实现 SWE 任务的规模化拓展，构建起包含 100k 真实数据、目前规模最大的开源高质量 SWE 数据集——这一成果为 Code Agent 训练数据的规模扩展提供了可行路径，让模型在 GitHub 量级的真实场景数据上进行充分训练成为现实。
随着业务发展，国内各类 App 均朝向“超级App”的方向发展：单个 App 不再围绕单个功能开发，而是以 App 为载体建设为综合性的平台。这对存量旧手机的体验与稳定性带来了极大的挑战： Android art 虚拟机的heap内存十分有限，部分老机型即使在app标注largeHeap后还是仅有256MB； Android 9 以下版本，单个进程的fd上限为1024；部分厂商在 Android 8 以下系统版本，更是限制一个app的进程+线程数不能超过500。 本文将围绕上述的三个方向：内存、FD、线程，分别深度揭秘抖音如何挽救存量旧手机的用户体验。
用户接入云上大模型（LLM）时，通常面临端-云数据交互如提示词上传等隐私泄露风险。常规脱敏和加密手段难以同时保障数据安全隐私和推理高效准确，陷入“安全”与“智能”不可兼得的困局。 为此，字节跳动安全研究团队提出了一种轻量、高效的大模型隐私保护新范式——协变混淆：在系统开销、用户体验等与明文推理基本相当的情况下，实现了用户数据端到端隐私保护；尤其在需要同时兼顾安全性、成本与能效等多方诉求的场景下，PrivLLM 成功突破了现有密码学、TEE 等技术机制的应用瓶颈。
OpenSearchCon 是由 Linux 软件基金会旗下的 OpenSearch 软件基金会主办的年度技术大会，2026年首次来到中国！作为开源搜索与分析领域的一场“华山论剑”，从底层引擎 Apache Lucene 的最新黑科技，到上层应用 OpenSearch 在向量检索、AIOps、安全分析等前沿阵地的实战，全球的顶尖开发者、架构师和社区领袖齐聚一堂，探讨技术的下一个浪潮。作为 OpenSearch 社区的核心成员和重量级玩家，字节跳动这次也带着满满的干货登场，分享了我们是如何在数百万 CPU Core、数百 PB 数据的庞大规模下，将 OpenSearch 的潜力挖掘到极致的。 “激发创造，丰富生活”是字节跳动的使命，而 OpenSearch 正是支撑其全球150多个市场、35种语言产品矩阵背后海量数据实时检索与分析的关键引擎之一。从抖音、今日头条到 TikTok、Lark，OpenSearch 在字节跳动内部被广泛应用于全文搜索、可观测性分析、向量检索等核心场景。
当一个实验性的“咖啡外卖”智能体（BrewSense），从服务几位工程师的小工具，演变为数千人依赖的自动化伙伴时，会发生什么？ 这不仅仅是用户量和调用量的激增，更是一场关于身份、权限与信任的治理风暴。本文将通过一个名为 “BrewSense” 的虚拟智能体的第一人称叙事，复盘其从“能打杂”到“可托付”的四幕进化史，深入剖析企业在引入和规模化应用 AI Agent 时，必须经历的身份权限治理阵痛与实践路径。 这不仅是 BrewSense 的故事，更是每个企业构建可信智能体生态的必经之路。
流式计算是实时数据驱动型企业的核心基础设施。 然而，随着业务发展，Flink 任务规模由最初的数十个跃升至成百上千，运维复杂度也随之呈指数级上升：深夜告警响应滞后、Checkpoint 失败根因难寻、OOM 问题反复出现、新人上手动辄数月…… 这些痛点不仅让 SRE 团队深陷‘救火’泥潭，更成为了业务团队拥抱流式计算的巨大阻碍。 我们始终在思考：是否有一种更自然、更高效的方式与实时计算系统交互？ 为了打破这一困局，我们带来了全新的解决方案。通过将火山引擎流式计算 Flink 版的核心能力封装为一系列的 Flink Skills，并将其与智能助手 ArkClaw (OpenClaw) 深度融合。 致力于打造一种全新的实时计算协作范式：用自然语言驱动复杂运维，用 AI 实现故障诊断闭环。基于此，无论是资深 SRE 还是业务开发人员，都可以像和同事对话一样，轻松完成以往需要登录控制台、翻阅日志数小时才能完成的专业操作。
在数字化运营中，用户行为分析是洞察业务痛点、驱动增长的核心手段。 火山引擎用户研究Agent是新一代用户精准洞察与决策助手。基于对行为、画像、业务领域知识等深度理解，挖掘群体特征，有效识别用户真实意图与偏好，辅助业务归因分析、输出有效建议策略。 本次分享整理自火山引擎数据应用资深工程师蒋煜在AIcon全球人工智能开发与应用大会上的演讲，将聚焦大语言模型（LLM）与行为分析的结合，从背景、产品价值、技术挑战及解决方案、回顾总结四个维度展开。
