本文会介绍如何把本地 CodeBuddy/Cursor 这类 Agent 接入在线应用，重点拆解从裸 LLM API、自建 Agent、Spawn CLI 到 ACP + MCP 的方案取舍，以及最终如何通过 Local Agent Proxy、Session Sandbox 和 Browser Tool Bridge 让 Agent 安全修改在线业务状态，或许能为有类似 Agent 嵌入需求的团队提供一些参考。
本文提出 AI Native 能力成熟度模型(AINMM)，为软件工程组织提供AI原生研发能力的评估与提升框架。AINMM 借鉴 CMMI 思想，定义了五个成熟度等级(ML1-ML5)：从 ML1 “AI 认识项目”到 ML5 “组织级自进化”，围绕五大过程域(上下文工程、能力封装、验证回路、协作契约、自进化)构建。模型针对存量工程转型痛点，提供可测量、可比较、可指导的渐进式路径，避免“big bang”式重构。配套 AI Native Evolution Kit 工具支持自动化评估与演进。通过挽单系统实践验证，该框架能准确定位团队 AI 能力短板，指导从“AI 辅助”向“全链路 AI 驱动”的系统性转型，助力实现十倍级效率跃迁。AINMM 不是银弹，而是随实践持续进化的工程指南。
我们在做数据研发领域的 AI coding，在建设项目能力的过程中和集团很多的 BU 都有深入的交流，今年发现大家除了端到端的交付外，大家都在探索"超级组织"，我们通过「 Loop Engineering」和「知识工程」解决复杂工作流的稳定性与自动化问题，搭建了“数研超级组织”的雏形 ～
从 Coder 到 Designer ：电商团队数据研发的 Harness Engineering 实践
本文介绍了淘宝直播数字人互动从传统静态 Workflow 架构向动态 Agentic 架构的升级实践。通过融合 LLM 与 Agent 自主规划能力，利用 AgentTuning 蒸馏降低延迟、RLVR 减少幻觉，并针对业务挑战研发 Multi-Agent RL 算法，将工具调用与回复模型分离进行协同强化学习优化。最终实现了低延迟（1.79秒）、高拟真度的深度互动，显著提升了事实正确性、帮助性及多轮对话用户比例，打造了下一代数字直播范式。
马斯克曾在今年初表示，其人形机器人"擎天柱3"预计明年进入规模化量产。大模型的下半场，AI不止停留在数字空间，而是要能走入真实世界里替人完成任务，具身智能和机器人成为核心突破口。具身智能的"iPhone时刻"要来了吗？2026年7月2日，我们在武汉光谷腾讯云城市峰会上，举办了一场圆桌论坛，与企业、高校、政府的一线专家代表，进行了一次深入浅出的探讨。
