今年 10 月，Anthropic 推出了 Claude Skills 能力，在 Claude 网页端、API 以及 Claude Code等产品都可以使用。当前互联网对 Claude Skills 的关注度并不高，但仔细了解之后，我认为 Claude Skills（或者 Agent Skills）将会在短时间内成为工业级 Agent 标配的能力。Claude Skills 解决了什么问题呢？一句话来讲，Claude Skills 是一种基于文件系统的、可复用的知识包，运行在 Claude 的沙盒虚拟机（VM）环境中，用于向 Agent 注入流程化、确定性的内部知识（SOP）的标准化方案。
随着大型语言模型（LLM）驱动的自主代理（Agent）从学术走向应用，如何确保其行为的可靠性、安全性与可控性，已成为决定其能否在真实世界关键任务中落地的核心挑战。大语言模型能力虽然越来越强，但并非完美无缺，可能产生错误或不准确输出。当一个 Agent 被授权执行高风险领域或敏感操作时，一个小小的错误也可能带来不可预知的风险。所以我们需要“人工干预”机制，在关键决策点让 Agent 停下来，将控制权交还给人类，让人类的智慧能够介入，弥补模型的不足。
在日常视频播放中，我们经常会遇到这样的问题：视频的长宽比例与设备屏幕不一致，导致画面上下或左右出现黑边。虽然这并不影响视频的正常播放，但从用户体验的角度来看，这些黑边往往打断了视觉的沉浸感，显得格外突兀。为了解决这一问题，业界主流播放器（如 YouTube、Netflix）引入了一种被称为氛围模式（Ambient Mode）的视觉增强效果。它的核心思路是： 通过实时识别视频画面的主色调，并动态将其填充到黑边区域，使边缘色彩与视频内容保持一致，提升整体视觉统一性，从而营造出与视频内容相协调的氛围效果，让观众的观看体验更加自然和沉浸。
Markdown[1] 因轻量级、对 LLM 友好[2] 等特性被广泛使用。现有 Markdown 渲染器存在性能差、公式/Mermaid 等插件兼容性差、流式不友好等痛点。X-Markdown 是专为 AI 流式对话打造的 Markdown 渲染器，是 Ant Design[3] 官方解决方案。npm i @ant-design/x-markdown——即可获得一套高性能、流式友好、插件开箱即用；并支持通过拓展 Markdown 元素实现丰富的生成式表达效果的渲染方案。
随着互联网技术的飞速发展，现代系统面临着前所未有的并发压力和可用性要求。从电商秒杀到社交媒体直播，从金融交易到物联网设备接入，系统需要处理百万级甚至千万级的并发请求，同时保证99.999%的可用性。在这种背景下，Go语言凭借其独特的设计哲学和技术特性，成为了构建高并发高可用系统的首选语言之一。 Go语言自2009年诞生以来，就以"并发性能优异、开发效率高、部署简单"等特点受到开发者的青睐。其核心优势包括：轻量级协程（Goroutine）、高效的调度器、原生支持并发编程、高性能网络库等。这些特性使得Go语言在处理高并发场景时具有天然优势。 本文将通过五个典型的高并发高可用场景，深入分析传统架构面临的问题矛盾点，并详细阐述Go语言的解决方案，包括核心技术、代码实现和理论知识支撑，展示Go语言在构建高并发高可用系统中的强大能力。
本文系统回顾了淘特导购团队在AI编码实践中的演进历程，从初期的代码智能补全到Agent Coding再到引入Rules约束，最终探索SDD（Specification Driven Development，规格驱动开发）——以自然语言规格（spec.md）为唯一真理源，驱动代码、测试、文档自动生成，实现设计先行、可测试性内建与文档永不过期。实践中发现SDD理念先进但落地门槛高、工具链不成熟、历史代码集成难，因此团队当前采用融合策略：以轻量级技术方案模板为输入 + Rules严格约束 + Agent Coding高效实现 + AI自动汇总架构文档，形成兼顾规范性、效率与可维护性的AI辅助编程最佳实践。
AI 智能体（Agent）的开发领域正经历着风起云涌的变化。我们早就跨过了还在做单轮聊天机器人原型的阶段。如今，各家机构正在部署的是那种复杂的、自主的智能体，它们能处理长链路任务（long-horizon tasks）：比如自动化工作流、开展深度研究，甚至维护庞大的代码库。但这一愿景很快就撞上了一堵墙：上下文（Context）。随着智能体运行时间的拉长，它们需要“记住”的信息量——聊天记录、工具返回的数据、外部文档、中间的推理过程——会呈爆炸式增长。目前的“通解”通常是依赖基础模型（Foundation Models）越来越大的上下文窗口（Context Window）。但是，单纯指望给智能体更大的空间来粘贴文本，绝不可能是长久的扩展之道。为了构建可靠、高效且易于调试的生产级智能体，业界正在探索一门新的学科：上下文工程（Context Engineering） —— 不再把上下文仅仅当作一段文本，而是将其视为系统中的“一等公民”，拥有独立的架构、生命周期和约束条件。
随着 AI Agent 技术走向规模化应用，传统的点对点通信模式在分布式场景下面临着服务发现难、耦合度高、可靠性弱等挑战。为此，我们基于腾讯云消息队列 TDMQ MQTT 版，推出 A2A over MQTT 创新方案，旨在通过融合轻量、异步、松耦合的 MQTT 协议与标准化 Agent交互协议，为多智能体协同提供更灵活、可靠、易扩展的通信基础。该方案已在多个真实场景中落地验证，并成功入选中国信通院 “AI Cloud 中间件助力大模型场景化和工程化落地”典型案例。接下来，我们将结合具体实践，深入解读 A2A over MQTT 如何突破传统限制，助力企业构建下一代分布式智能体平台。
构建 AI 工具生态这件事上，过去一年我们做了不少尝试。回头看，会觉得这条路径像是在搭建一条越来越清晰的“能力生产线”： 从写 JS → Agent Tool 工具 → 成为 MCP 工具 → 成为跨平台 Agent 能力。 这篇文章我们就按这条演进路线，把底层逻辑、踩坑经验和最终的工程方案完整讲清楚。
