本文详细介绍了QUIC协议在携程 Trip.com App上的实践方案，以及团队在QUIC高可用及性能提升方面所做的各类优化。首先介绍了QUIC多进程部署架构，随后分析了QUIC网络架构在生产应用中遇到的问题及其优化方案。在性能提升方面，分享了QUIC全链路埋点监控的实现思路及其收获，QUIC拥塞控制算法开发与调优思路等等。希望这些内容能够帮助大家了解QUIC协议及其在实际应用中的优化思路，并从中获得启发。
《开会的革命》一书中提到，“如果你是一个中层管理者，每周可能有大约 35% 的工作时间用来开会，而如果是高层管理者，则可能超过 50%。这就意味着，你可能要把一半以上的工作时间用于组织会议和参加会议。” 上述具体的数字可能因地区、行业与企业等有所不同，但毋容置疑的是，高管需要花费很多时间组织或参加各类会议。而且总体上职位越高，参加会议的时间越多，发起会议的次数也越多，因此做好会议管理尤其是会议时间管理，对于提升个人工作绩效与组织绩效都十分重要。 会议管理做得好，事半功倍，时半功倍；会议管理做不好，不但容易会而不议，议而不决，决而不行，而且相关人员也很累。
得益于人工智能技术的爆发，自动驾驶汽车作为一种特殊的具身智能和机器人，也迎来了一轮技术和应用进展。随着马斯克承诺的无人驾驶出租车落地时刻的渐进，相关概念股暴涨的同时，早已开始自动驾驶出租车商用实验的武汉，也成为了万众瞩目的“全球无人出租车第一城”。然而，在网红主播们和乘客们一边调侃“傻萝卜”跑得慢，一边觉得价格“真香”、没烟味、空调自由的同时，数万出租车司机却在呼吁抵制，甚至有人破坏车辆。 对于自动驾驶这一新生事物的普及，几年前大家都还觉得遥遥无期。但这一次，恐怕是真的需要认真思考了。我们的城市、市民甚至城市规划和交通领域的专业人员，对此大都还没有做好准备。这两天，在很多微信群里看到不少问题和讨论，大都是相关领域专业人员在发问。这里简单整理一些个人思考，大多针对中远期的未来城市目标，基于专业研究中的技术理性推演和适当想象，难免偏颇，仅供参考，望有启发。至于近期的一些社会问题和具体的技术路径，暂不过多讨论。
在大语言模型的浪潮如火如荼之际，有一个概念也被频繁提到，那就是AI Agent。大家或多或少都对AI Agent这个词有所耳闻，但不一定有一个非常清晰的认知，比如AI Agent的具体定义究竟是什么？它和LLM的关系是什么？它能帮我们解决什么问题？AI Agent的技术难点和发展现状怎么样？本文将会逐一解答这些问题，最后也会给出一个AI Agent的具体设计例子：如何设计一个拥有AI Agent能力的QQ机器人。祝这趟AI Agent探索之旅愉快~
进入 2024 年后，企业对 LLM 的关注开始转向生产环境的大规模部署，将 AI 模型接入现有基础设施以优化系统性能，包括降低延迟、提高吞吐量，以及加强日志记录、监控和安全性等。然而这一路径既复杂又耗时，往往需要构建专门的平台和流程。
本文介绍了火山引擎TRDNS在泛CDN场景中的实践经验和优化措施。内容从能力出发，详细介绍了遇到的挑战、TRDNS的优化措施、取得的效果。
