最近花了一周左右的时间给内部的一个传统研发平台接入了 Agent 开发的能力，很多同学对 Agent 的底层实现非常感兴趣，所以此篇给大家介绍下我是怎么做的，希望能对想自建 Agent 的同学有所启发。
在大规模GPU容器集群与模型训练场景，面临稳定性和资源利用率等多重挑战。本文展示vivo GPU平台的总体架构，介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施，以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设，及GPU利用率提升实践经验。
视频生成模型的推理优化是一个多层次、系统性的工程挑战。在模型推理的早期阶段，优化重点通常集中在算子层面，例如通过优化卷积、注意力等核心算子的计算效率来直接提升浮点运算性能。然而，随着单算子性能逐渐逼近硬件极限，计算图层面的优化便成为释放更大潜力的关键。计算图优化关注的是算子之间的调度、内存复用以及控制流开销，其核心在于提升整体执行图效率。一个高效的执行图能够最大限度地减少框架与硬件的交互开销，避免不必要的内存搬运，并使得更激进的算子融合与内存规划成为可能。本文将聚焦于推理执行流程本身，探讨如何借助 torch.compile 对 Self-Forcing 的推理流程进行整图编译（full graph compilation），以系统性地降低 Python 解释与调度开销，并为后续更深层次的图级优化奠定基础。
在过去的一年里，我们已经习惯了与 ChatGPT 或 Claude 进行对话。但现在的 AI 正在从“对话框里的聊天伴侣”进化为“操作系统里的执行者”。今天向大家介绍一个近期在 GitHub 上爆火的开源项目：Clawdbot。它不是一个简单的聊天机器人，而是一个运行在你本地设备、拥有“手脚”和“记忆”的 AI 智能体。
随着企业数字化转型加速推进，大数据业务规模呈现指数级增长，迭代变更越发频繁。此背景下，呈现"高频变更"与"超大规模"并存的特征，这种双重特性给大数据任务的发布变更带来了严峻挑战。
当前，AI导购已成为电商与服务平台竞相追逐的新风口。从淘宝的“AI万能搜”到京东的“京言”，再到美团的点餐助手，行业巨头们都在积极探索如何利用大模型技术，将传统的货架式体验升级为更智能、更具交互性的顾问式服务。
本文提出了一种在 Agentic Coding 场景下基于“职责分离”思想的上下文管理新思路：将工具调用解耦为 “行为”（如 open_file）和“影响”（如 IDE 中实时更新的文件内容），通过结构化、模块化（如 <ide> 块）、动态组装的上下文设计，替代传统将大量原始数据（如完整文件内容）直接塞入上下文的做法；同时引入“行为-影响分离”“记忆/遗忘机制”“事实与行为记忆区分”“延迟卸载”等策略，系统性缓解长上下文导致的注意力稀释、信息过载、内容过期与性能退化等问题，提升 Agent 在复杂编码任务中的稳定性、可维护性与上下文利用效率。该思路虽源于 coding 场景，但具备跨任务复用潜力。
本文系统性地阐述了如何从工程实践角度设计、实现和落地一个可控且可用的 AI Agent 系统。全文以大模型（LLM）为认知核心，围绕“让 LLM 从被动响应走向主动规划与执行”这一主线，构建了一个面向工业级应用的 AI Agent 全栈知识与设计框架。作者强调在定义清晰的领域内，AI Agent 不仅是工具，更是具备持续进化能力的可靠协作者。
LoongFlow 是百度百舸团队发布的一个开源的、旨在让 AI 学会「专家级思考」的智能体开发框架。我们相信，设计一个能解决复杂问题的专家级 Agent，关键在于其思考模式——它决定了 Agent 能解决问题的复杂度和效果上限。
AI编程工具正在重塑开发流程，但真正的价值不在于替代开发者，而在于构建人机协作的新型开发范式。Claude Code通过精准对话流设计、模块化任务分解和专业化子代理协作，在提升开发效率的同时，也面临着上下文管理、协作边界和质量控制等实际挑战。 作为一线开发者，我们每天都在与复杂的业务逻辑和不断迭代的技术栈打交道。不知道你是否也遇到过这些场景：刚理清一个复杂业务流程，被打断后又得重新梳理思路；接手一个老项目，花了半天还没搞懂其中某个模块的设计思路；或者在不同项目间切换时，总要重新适应不同的编码规范和架构风格。
