在当今快速发展的软件开发领域，人工智能（AI）扮演着越来越重要的角色。尽管AI底层科学有所进展，但仍未有颠覆性突破。当前的大语言模型，如GPT-3.5和LLaMA，主要通过规模扩展和工程优化提升性能，包括提示工程、指令微调和人类反馈强化学习（RLHF）等技术。 提升大模型应用能力和效率可通过模型本身的进化和工程方法的优化两种途径实现，但它们在实现成本和长期可扩展性上存在差异。基础模型的调优和训练需要大量算力和专业人员投入。同时，这些模型在实际应用中仍面临幻觉、不可靠和不可扩展等问题，制约了其广泛应用。比如难以完全避免的幻觉问题就凸显了当前AI技术的固有局限性。因此，智能体（Agent）系统作为AI的一个重要分支，在AI软件开发体系中展现出巨大的潜力，有望解决或缓解这些问题。 本文将探讨如何构建一个可扩展的智能体系统，并以代码审查（Code Review）任务为例，展示从概念到实践的全过程。我们将分享工程化方法与最佳实践，但不涉及模型微调（fine-tuning）技术。
经过字节跳动内部半年多的使用和迭代，基于 Golang 的大模型应用综合开发框架 —— Eino，已在 CloudWeGo 正式开源啦！ Eino 基于明确的“组件”定义，提供强大的流程“编排”，覆盖开发全流程，旨在帮助开发者以最快的速度实现最有深度的大模型应用。
如何应对产品形态与产品节奏相对确定情况下转变为『在业务需求与产品形态高度不确定性的情况下，如何实现业务交付时间与交付质量的确定性』。我们希望通过混合架构（Native 业务容器 + Weex 2.0）作为未来交易终端架构的重要演进方向，在 Native 容器侧充分发挥原生语言的性能优势、常驻 App 的调控与管控能力、手势识别与交互优势来解决体验问题。本专题《淘宝交易终端架构探索》是我们摸索出的部分实践总结，欢迎大家一起交流进步。
一、项目背景 1.传统运维的痛点与挑战 2.Kubernetes 与 Operator 的优势 3.平台建设的核心目标 二、建设历程 1.平台架构概览 2.多云管理：跨云资源托管，告别 kubeconfig 切换地狱 3.中间件运维：Kafka 扩容，从黑屏脚本到白屏可视化 4.Node 管理：从黑屏脚本到白屏化平台 5.PV 云盘管理：打破孤盘与繁琐操作的枷锁 6.CPU Burst 管理：关键时刻的“应急电源” 7.YAML 管理服务：让配置变更安全、可控、可回滚 三、项目收益总结 四、经验总结与反思 五、未来展望
本系列文章将从客户端、服务器以及音视频编码优化三个层面，介绍如何基于WebRTC构建视频连麦系统。希望通过这一系列的讲解，帮助开发者更全面地了解 WebRTC 的核心技术与实践应用。
