本文系统性地介绍了 Midscene.js —— 一款基于 AI 的下一代 UI 自动化工具，深入剖析其设计动机、核心架构、工作原理及源码实现，同时结合业务场景落地过程，分享一些问题总结及落地思考。
本文聚焦故障复盘易流于形式的痛点（如人为隐瞒原因、链路串联难、技术支持专业性不足等），提出借助AI构建智能复盘Agent的解决方案，详细介绍其整体架构（含数据采集预处理、Memory管理、意图识别等核心技术实现）、提示词多版本优化路径及实战案例，旨在通过AI生成复盘文档、分析故障树、打标签、问答等能力，将故障转化为数据资产，实现从被动响应到主动防御的跨越，提升不同角色（技术支持、研发、普通用户）在复盘流程中的效率与专业性。
最近在做智能解决方案系统时，我遇到了一个关键问题：如何让AI在复杂任务中既保持推理能力，又能有效执行行动？传统AI系统往往要么只能基于训练数据推理，要么只能执行固定流程，缺乏动态决策能力。ReAct（Reasoning and Acting）范式正是为了解决这个问题而诞生的。它让AI能够交替进行推理和行动，通过"思考-行动-观察-调整"的循环，实现更智能的决策过程。本文将解析ReAct范式的原理，分析LangGraph中的实现机制，并通过真实项目案例展示如何在实际应用中发挥ReAct的价值。
随着 AI 技术的迅猛发展，企业正面临前所未有的智能化升级机遇。经过近两年的技术验证，当前模型能力不再是壁垒，以 Agentic AI 为代表的新一代 AI 应用兴起，场景穿透力成为新的竞争维度。 无论是行业巨头还是初创企业，如今都在深耕三件事：能否吃透垂直领域的具体场景、技术逻辑是否足够可靠、能否顺畅适配终端需求。说到底，是要在某一个真实场景里，找到 “效率 - 性能 - 安全” 这三者的平衡点。 那么，企业如何在这场 AI 落地的实战中找准方向、避开陷阱、真正释放 AI 的价值？ 面对纷繁复杂的模型选择、场景适配和实际部署挑战，企业管理者与技术决策者需要深入了解新一代 AI 应用在企业中扮演的关键角色、剖析最具潜力的落地场景、关注成功落地不可或缺的核心要素、考量不同应用形态的落地路径，这些正是企业在智能化深水区航行时，必须直面并找到答案的关键命题。
当我们将所有希望寄托于大模型的「智能」时，却忘记了智能的不确定性必须以工程的确定性为支撑。一个无法复现、无法调试、无法观测的智能，更像是一场精彩但失控的魔法，而非我们真正需要的、可靠的生产力。本文尝试从系统工程的视角剖析 Agent 系统在可运行、可复现与可进化三个层次上不断升级的问题以及复杂度。进一步认识到：框架/平台让 Agent 「好搭」但没有让它「好用」，真正的复杂性，从未被消除，只是被推迟。
过去一年，一直在想一个问题，平时所做的那些性能优化是否真有必要？有没有可能是系统本身可观测性不够，这些只是优化了可观测部分指标，比如某一段的延迟或者吞吐，但并没有真正改善用户实际体验，甚至为此，还引入新的复杂度，使得系统不断熵增。Fred Brooks 在“没有银弹”文中指出，软件工程的本质是复杂性的管理。复杂性无法被消灭，只能转移或隐藏，而抽象是控制复杂性的主要手段之一。技术发展也是如此，框架和工具的抽象程度越来越高，出现大量成熟的开发框架，甚至业务框架，开发借助 Quick Start 工具可以快速搭建站点，甚至不熟悉 TCP/IP，也能借助 Netty 完成高并发服务上线，开发成本似乎在变得越来越简单，却往往把复杂性转移至系统运行期。若能够深入一线去排查问题，很多时候，你会发现排查问题的时间，以及最终问题的解决的成本都在变高。
随着大模型的不断演进，测试行业基于AI也在做不同程度的探索，在agent智能体生成方面，基本使用的是prompt+RAG的方式，构建特定业务的需求分析/测试用例生成/数据构造智能体等。
本文从原理到实践系统地分享了如何高效使用AI编程工具。涵盖其底层机制（如Token计算、工具调用、Codebase索引与Merkle Tree）、提升对话质量的方法（如规则设置、渐进式开发）、实际应用场景（如代码检索、绘图生成、问题排查），并推荐了结合AI的编码最佳实践，包括文档、注释、命名规范和安全合规，旨在帮助不同经验水平的开发者真正把AI工具用好。
