为了应对LLMs内在知识的有限性，检索增强技术RAG（AI + Search）应运而生。然后随着模型能力（推理能力和工具调用能力）的不断发展，RAG也在逐渐从死板的人类工程向灵活的模型自主性过渡，即更加Agentic了（智能体），比如兴起的新概念DeepSearch。智能体的自主性面临着知识边界问题和能力边界问题，这两个边界问题也分别对应着模型知识和能力拓展的两大利器：信息和工具。无论是边界问题还是拓展利器，对模型本身的能力（尤其是深度思考推理能力）要求都很高。相应地，模型训练范式也在逐渐从有监督微调向强化学习后训练过渡。以AI Search或者Search Agent为基础，其他各种Coding Agent、Browser Agent等智能体百花齐放，并且未来的趋势是通用型智能体。
本文深入探讨软件架构的本质与设计方法论，从架构定义演变到现代架构实践挑战，系统分析架构设计面临的业务复杂度、分工困境和现实约束。作者提出“架构即软件设计本身”的核心观点，强调架构应平衡业务需求、团队协同与系统演进，并最终以实用主义视角提出“恰如其分的架构”理念。
本文将带您深入探索 TDMQ RocketMQ 版秒级定时消息的实现原理： 首先从典型业务场景切入，看看定时消息在分布式定时调度、电商等场景的应用； 接着回顾定时消息的技术演进历程，了解定时消息如何从基础延时功能发展为高精度调度系统; 最后，深入核心架构设计，解析定时消息技术原理，并介绍腾讯云基于 RocksDB 版本定时消息多级时间轮的优化创新，揭秘秒级定时投递的底层逻辑。
随着大模型技术的爆发，AI Infra 已成为基础设施领域的核心战场。过去1年多的时间，我们QQ基础架构算法工程团队落地了多个大模型应用，包括语音合成大模型、内容理解多模态大模型、生成式推荐大模型，跑通大模型训练到推理的全链路。踩了很多坑，也积累了不少经验。本文将分享传统后台工程师积累的技术栈和方法论，如何延续并迁移到 AI 系统，并系统性拆解 AI Infra 的硬件、软件、训练和推理挑战。
随着大模型技术的爆发，AI Infra 已成为基础设施领域的核心战场。过去1年多的时间，我们团队落地了多个大模型应用，包括语音合成大模型、内容理解多模态大模型、生成式推荐大模型，跑通大模型训练到推理的全链路。踩了很多坑，也积累了不少经验。本文将分享传统后台工程师积累的技术栈和方法论，如何延续并迁移到 AI 系统，并系统性拆解 AI Infra 的硬件、软件、训练和推理挑战。
在本文中，我们将深入探讨AI Agent的理论支撑以及其背后的第一性原理，回顾和分析第一性原理的发展轨迹，现阶段AI Agent所具备的能力，并探讨其在各个领域中的应用。接着，我们会展望AI Agent未来的发展方向，特别是在多Agent协作中的潜力和挑战。最后，我们将探讨Agent的未来技术发展及其广泛应用前景，为读者提供一个全面且深入的视角来理解和预测AI Agent的未来。
本文系统梳理了检索增强生成（RAG）架构的演进历程，从基础架构到智能化解决方案的迭代路径。文章通过对比Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构的核心特点与技术突破，揭示了RAG技术如何通过模块化设计、智能体协同等创新解决知识更新、语义对齐和复杂任务处理等关键问题，为LLM应用落地提供重要参考。由于作者水平有限，若相关理解有误请以实际为准。
