在得物技术部，「稳定」「效率」「体验」「成长」「创新」是我们的关键词。这些关键词就像是战略航行的导航系统：在短期诱惑前构筑认知屏障，筛选干扰项；在组织进化中沉淀文化基因，保持创新。其中的「成长」就意味着专业深耕中永不自满的自我迭代、跨边界协作中主动打破能力天花板的勇气，以及在成就业务目标的同时构建个人价值护城河的清醒认知。 作为得物技术保障部的容器技术团队成员，孟同学在入职两年内迅速成长为团队标杆人物，其主导的【一站式大模型训练与推理平台项目】不仅极大降低了大模型接入成本，在社区、客服、公司内部应用等场景成功落地，增强了业务价值与用户体验。在公司内外多次积极分享技术成果，提升了公司技术影响力，更以极致细节与自驱力在内部形成示范效应。 正值Q2成长宣传季，技术运营牵头做人物采访，本季度将会采访两位在得物成长比较快的同学，看看他们究竟做了什么？又是如何将「成长」「自驱」融入工作中？今天我们来看看第一位同学「孟同学」，看看他背后的故事。
一款 React 应用面对突然暴涨到 300 万的流量，很容易出现性能瓶颈甚至崩溃。 曾经有开发者亲身经历了这一惨痛教训：应用在流量高峰期突然变慢、冻结直至无法访问，严重影响了用户体验。在经过彻底分析与优化后，该应用如今可以轻松应对百万级的访问量。以下是具体的 10 个关键优化技术与实践过程，帮助开发者在流量爆发前做好准备
Android 16 的 Appfunctions API ，应用级 MCP 支持为 AI 场景打通最后一层壁垒
万字图解 Java 并发框架：Fork/Join、CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier
狐友是一款面向年轻人群体的社交APP，在初期阶段，当运营组织抽奖活动时，缺乏专门的系统，只能使用Feed抽奖，走线下流程发奖，过程非常繁琐。而通过Feed抽奖的方式，是无法组织全平台的大型抽奖活动，因为Feed抽奖的形式是在评论区随机选取中奖用户，运营无法让全平台的用户去对一条Feed进行评论，从而组装抽奖活动的。
在人工智能领域的宏大版图中，智能体（Agent）正以迅猛之势，逐渐攀升至舞台的聚光灯下。当前技术收敛趋势表明，2025年将成为智能体突破「环境感知-自主决策-价值对齐」能力三角的关键里程碑——这不仅是底层技术栈的颠覆性迭代（多模态感知网络、神经符号推理架构、具身智能系统的深度融合），更预示着人机协作范式将进入「认知共生」的新纪元。科技巨头、开源社区与产业资本的竞逐布局（据Gartner预测，2025年全球智能体开发框架投入将突破270亿美元），折射出这场技术变革对全球数字生态的重构势能。当下，2025年被广泛视作智能体发展进程中具有里程碑意义的关键一年，其发展态势备受各界瞩目。
如今的AI 智能体虽然能够解决特定的任务，但若缺乏定制化的粘合代码，它们之间就无法实现工作交接。每一次任务传递都需要临时搭建专用通道。为了解决这个问题，谷歌最近发布了智能体到智能体（A2A）协议，这套轻量级开放标准能让智能体相互发现、验证并实时传输处理结果。无需共享提示上下文，无需定制 REST 接口，更无需反复多次重写认证模块。该标准刚刚新鲜出炉，后续可能仍有调整，但它标志着我们向构建更稳健、可组合的智能体工作流迈出了实质性一步。若您想了解：为何智能体需要网络层标准？A2A 方案如何运作？以及运行 A2A 的安全保障措施？请继续阅读下文。
最近大家都在聊 MCP，发现有个最重要的点被忽略了： 通过标准化协议，将工具提供方与应用研发者解耦，这一点带来的将是 AI Agent 应用研发范式的转移（类似 Web 应用研发的前后端分离）。本文以开发 Agent TARS 应用为例，尽可能详细地介绍 MCP 在开发范式、工具生态扩展上起到的作用。
