多模态人工智能正从单一感知能力迈向视觉、音频与文本的统一融合，即全模态大模型（Omni-models）时代。然而，相应的评测体系却相对滞后。现有的评测工具不仅稀缺、各自为战，且几乎完全以英文为中心，缺乏对中文场景的有效支持。此外，一些现存的数据集在设计上存在局限性，例如部分问题的解答路径并非严格依赖于多模态信息的融合，这为科学评估模型真实的跨模态能力带来了一定的复杂性。
应用终端的种类越来越多，为了节省人力，提高开发效率，越来越多的跨端框架出现了。本文介绍了目前大部分的跨端框架，并分析了其中的原理。最后，分享了用一套代码，借由 Vue3 的纽带作用，实现横跨八端的应用系统：腾讯视频搜索系统，希望能够给大家在跨端实践上有所启发。
今天我们习以为常的 async/await，是 Python 异步编程的标准范式。但很少有人意识到，这个简洁优雅的语言结构并非凭空而来。它是一段跨越二十年的技术演进成果——从最原始的生成器（generator）出发，历经社区实践中的“打补丁”阶段（如 @wrappertask），再到语言层面引入 yield from 和原生协程，最终形成了现代异步体系。本文将按技术发展的真实时间线与逻辑脉络，带你完整还原这段历史：为什么需要协程？嵌套任务如何调度？wrappertask 是谁的“替身”？await 究竟比 yield from 强在哪？我们将一步步揭开 Python 协程从“手工轮子”走向语言级支持的全过程。
在需求迭代开发过程中，有测试团队的小伙伴反馈在 RN 页面 偶尔会出现 crash，且堆栈只有一行，指向了MMKV，看完之后一头雾水，为什么 RN 页面会出现 MMKV的 crash，而且堆栈为什么只有一行，其实这些都和 unwind 有直接和间接的关系。就此问题而言，虽然 crash 平台的堆栈只有一行，但是通过抓取到的墓碑文件，可以看到此问题和 __gxx_personality_v0 相关。自 RN 升级到 0.72.5 版本之后，已经是第三次出现和 __gxx_personality_v0 相关的 crash。 为什么 crash 堆栈只有一行？为什么 RN 的 crash 会指向MMKV？让我们带着这些疑问来详细了解一下unwind。
随着大模型技术的发展，“智能体（Agent）”成了新的热点。但对一线开发者来说，也带来了不少实际的困惑：我们用LangChain、Dify等工具搭建的应用，到底算是一个固定的“工作流”，还是一个能自主决策的“智能体”？在项目中，是该追求流程可控，还是该放手让AI自由发挥？当一个Agent的能力遇到瓶颈，处理不了复杂任务时，我们又该怎么办？本文从开发者的角度出发，把这些问题一一讲清楚。文章会系统地梳理Agent的核心定义，探讨几种主流的实现模式，并解释为什么从单个Agent发展到多智能体协作（MAS）是解决复杂问题的必然趋势。最后，我们将介绍一个强大的Java多智能体框架——LangGraph4j，通过实际代码实现一个Supervisor（主管）模式的多智能体系统。希望对Agent开发初学者有所帮助。
在上一篇文章《微服务是毒瘤吗？》中，我们强调了架构设计和发展需要适应业务的需求和变化。这篇文章就是一个非常好的架构随业务、时间变迁而重构的观察对象，可以帮助大家搞清楚什么情况下平迁，什么情况下重建。 作者团队通过一次为期 24 个月的重构战役，最终实现了这些业务收益： 可用性从不足 99% 到 99.99%；核心链路响应时间下降 50%；代码仓库从 200+合并成一个大仓，代码行数从 300 万行精简到 30 万行；推荐中台成本下降 58%，Redis 成本下降 70%，亿次 PV 成本下降 95%。
在探索 LLM 应用的过程中，LLM作为 Agent 的"大脑"有着无限可能。其中，"代码编写"已经成为了少数几个成功大规模落地的场景之一，这让我们不禁想到：既然 LLM 可以写出高质量的代码，为什么不能让它更进一步，编写并运行代码来控制 Agent 自身的行为呢？这样运行逻辑，就不简简单单的是“下一个”这么简单，而是让Agent拥有分支、循环等各种复杂逻辑。这个想法虽然听起来有点魔幻，但仔细想想确实是可行的。在这篇文章中，我想和大家分享我们是如何一步步构建这样一个能够"自我编程"的 Agent 的历程。我们的目标是将Agent模式，打造成一个“师弟”，一个真正能在内部的DevOps系统中，能帮得上忙的AI助手。
本文用于验证 Spring AI 与 Google ADK 集成的可能性，为未来的正式版本提供实践经验和架构参考。核心收获在于验证了分层设计的可行性：Spring AI 处理 AI 服务抽象，ADK 管理智能体生命周期，两者通过标准接口实现实验性衔接。需要注意的是，Google ADK 的 Spring AI 支持确实处于早期 SNAPSHOT 阶段，API 可能存在变更风险，但整体架构设计已经展现了良好的技术融合潜力。
