如今我们已经习惯了大模型处理复杂问题时，先进行深度思考再给出精心编排条理清晰的答案、惊叹于Agent在处理复杂任务时经过规划、执行、观察、反思的一系列处理复杂任务的通用能力。 但我们是否思考过，这样的能力从何而来？它是否意味着机器真的能思考？AGI是否会在这样的范式中实现？ 注：深度思考、Deep Research、泛Agent通用能力，本质上是类似的，为方便理解，本文统称为“深度思考”。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。 但热潮之下，我们更需要深度的思考：Deep Research 究竟是什么？它从何而来，又将去往何处？其背后的技术架构有何精妙之处？我们又如何客观评价一个系统的优劣？ 本篇近万字的深度剖析，将为你彻底理清Deep Research的“前世今生”，拆解其核心架构与方法论，建立一套清晰的评测视角，并直言不讳地指出当前顶尖系统的优势与缺陷。这是一份为你准备的AI研究进化论地图，请坐好，我们马上发车！
在开源技术峰会上与Linus Torvalds同台论道时，我们讨论了内核设计中一个常被忽视的命题：优雅的系统并非源于复杂的算法，而是源于对"语义"的深刻理解。台上短暂的交流、晚宴时关于调度器哲学的探讨，都在反复印证同一个观点——代码的优雅来自对意图的精准表达。那场对话之后的几个月，我将这个洞察带入了KVM调度器的重构——结果是在高密虚拟化环境下实现了Dedup工作负载47.1%的性能飞跃。
某天你敲下一段代码，堪称“神之一手”：也许是一行把复杂度打穿的重构，也许是半夜排查后的关键Bug修复……多年以后，还让你回味无穷。所以，你还记得当初的代码片段吗？那段代码解决了什么问题？现在，是时候让这些 “神之一手” 的代码片段重见天日了！
AI 技术的飞速迭代，在极大增进各行各业工作效率的同时，也对一些工作岗位带来了被替代的阴影。从单体应用到云原生架构，再到当下的 AI 时代，短短十几年间变化巨大，架构师在这个进程中的存在与作用将发生怎样的改变？ 腾讯云架构师技术同盟作者李波通过本文深入阐述了其中的因果变迁，原标题《AI 架构未来》。
随着大语言模型与开发工具链的深度融合，命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本，通过源码解构，系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者，提供工程实现的系统化参考。
本文将求根溯源，从历史时间线发展的角度一起来看看AI是如何诞生的，以及在诞生后这几十年的发展过程中经历了哪些变革和演进，在演进的过程中我会介绍大量涉及到的细分技术模块，希望大家对AI整体的技术模块及互相之间的关系都有系统化的了解（由于篇幅有限，不会非常深入垂直的去讲某一个技术，大家对任一细分技术感兴趣可以单独交流）。最后，我会结合自己亲自参与的一些AI案例来一起看如何更好的应用AI来帮助我们的业务提升价值，同时，展望AI未来的前景及发展。
Google 发布了最新的 Gemini 3 模型，首日便做到了屠榜，基本在所有榜单上面超过了GPT-5.1和Claude Sonnet 4.5。 总体上看，Gemini 3 Pro 是目前「综合实力最强、数学最强、视频理解最强、代理能力领先」的模型。腾讯工程师第一时间抢鲜上手了 Gemini 3，带来了一手评测。
