支付宝正式开源基于 Kotlin Multiplatform（KMP）与 Compose Multiplatform（CMP）的三端原生跨平台方案 MYKMP。业务逻辑与 Compose UI 一次编写，即可在 Android、iOS、HarmonyOS 三端复用。需要平台能力时，可直接调用原生 API、嵌入原生组件，或集成进存量原生工程。本次共开源 17 个仓库，涵盖 Kotlin/Native、Skia/Skiko、Compose Core、基础库、Compose AntUI 及三端示例工程等层面。自 2024 年第四季度首个业务上线以来，MYKMP 已落地支付宝多个核心场景，日均承载亿级线上流量。
直播数据团队创新性地提出"指标驱动"的实时数据开发范式，将复杂的流式计算简化为"维度+指标"的业务逻辑表达。用户仅需200字符内的自然语言描述，系统即可自动识别指标维度，通过AI辅助生成DSL并转换为Flink SQL任务，开发周期从天级缩短至分钟级。系统核心是指标驱动引擎，能自动回溯依赖关系构建链路拓扑，并采用"理解与正确性分离"架构确保可靠性，通过Hook机制支持安全增量调整。该设计屏蔽了流式数据复杂性，让开发聚焦业务本身，同时沉淀可复用指标资产，形成良性循环，显著提升实时数据研发效率。
最新的DeepSeek 智能体应用框架（DeepSeek Harness，简称DSH），Model、Tool、Memory、Sandbox 和 Agent 都是可组合、可替换、可扩展的插件。Harness 本身退到最薄——它只做三件事：调度模型与工具、在高危操作前请你审批、维护一份任务计划。
腾讯云轻量云有一套用来组织 AI 开发的工作流Devflow：我只需要把需求交给它，它会先判断任务规模：改动较小，就由一个 Agent 从分析到实现直接完成；涉及范围较大，则先和我确认需求边界，再让负责方案设计、代码开发、代码审查和测试验证的不同 Agent 依次接手。
Coding Agent 正在快速扩大一个人的工作边界，但企业研发的瓶颈并没有因此自动消失。任务一旦跨越成员、Session、代码分支和权限域，真正稀缺的往往不是生成代码的能力，而是“协作的带宽”。本文从 OPC、协作带宽和孙天祥提出的三层 AI 组织架构出发，重点介绍 TencentDB Agent Memory 在团队记忆上的工程实践：我们如何把任务轨迹、项目知识、代码结构和工作方法转成可治理的记忆资产，如何从 2,600 个 Session、Redis 真实研发 Case 和访谈中校正产品设计，以及如何用“前序 Case 学习、后序 Case 验证”的方式，在 SWE-bench 相关任务上观察到完成率从 60% 提升到 80%；在 Top 50 超长难任务中降低19%成本的同时提升了成功率。
本文总结了AI时代数据研发从传统SQL开发向Semantic（语义层）+ DataAgent范式转型的实践与思考，指出传统模式存在效率低、语义鸿沟及口径不一致等瓶颈，而通过构建包含指标、维度、逻辑表及CTE适配层的语义层，结合Meta-ontology本体论和Wiki-RAG检索增强，实现了业务语义的结构化定义与AI自动翻译NL2SQL；该方案采用Agentic架构双轨制，将数据知识从代码迁移至语义模型，使研发角色转变为语义架构师与AI教练，并通过工程化校验与自动化治理保障资产质量，最终达成需求响应实时化、取数自动化及数据价值高效释放的目标。
