作为一名互联网从业者，相信大家的工作和生活或多或少都和 AI 产生了关联。无论是工作中用到的研发小蜜和编码助手，还是生活中父母亲戚问来的 “DeepSeek 是什么”，都印证生成式 AI 已渗透至每个人的生活之中。但当技术讨论热度指数级增长时，并非所有同学都能直接参与到 LLM 相关的研发中，就好似“热闹是他们的，我什么也没有”。但如果你稍有留心，肯定对 MCP 这个字样有所印象。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。QQ 官方 AI 伙伴小 Q 已基于 A2A+MCP 升级 Agent 架构，完成图片清晰化、扩图等能力接入，有效提升开发效率与系统稳定性、可扩展性。
TypeScript 的类型系统是其最强大的特性之一，它提供了丰富的内置工具类型（Utility Types），让我们能够以声明式的方式操作和转换类型。这些工具类型就像是类型系统的"瑞士军刀"，能大幅提升前端同学的开发效率并减少错误。本文将带您了解 TypeScript 常用的内置工具类型，并基于它们构建强大的高阶TS类型扩展。
很多同学可能都听说过流量回放这个概念，但是会发现它比很多工程都更难推动落地，原因无外乎两点：1. 常规自动化技术都可以通过开源方案或者二次开发方案解决：这在流量回放上实施难度很大，原因是因为其高度依赖于公司内部的后端服务状况、环境条件、技术架构。而开源的工具也许可以解决核心思想问题、核心技术问题，或给我们一些参考，但实际的工具开发，如录制手段、回放的验证则因上述原因，几乎需要测试人员根据自己团队现状，部分甚至全部自己进行规划。2. 回放的验证过于严格或过于宽松，导致经常误报或发现不了问题:本篇主要是分享下我们团队从开始实施传统的流量回放到目前基于LLM的流量回放的心路历程，我们的思考以及解决方案，以及阐述这套系统的作用和效果， 希望可以帮助到您或给您一些灵感。
准备 30–50 分钟技术分享，想让新人听得懂，老鸟也不嫌浅？从下列框架挑一个套用就行。 你是不是也遇到过这种情况：精心准备了满满的干货，结果台下鸦雀无声，大家都在默默刷手机。 别担心，问题通常不出在你的技术深度，而是出在讲述方式上。一个好的“故事模板”，能像 GPS 一样，引导你的听众轻松地跟你走完全程，让小白也能听懂，大牛直呼内行。
在AliExpress跨境电商的复杂业务场景下，复杂业务模式（例如跨境、本地）、多类型物流方式、分国家运营策略、多币种、多语言等各因子叠加，测试经常面临测试数据构造复杂且困难、学习成本高、耗时长等问题。测试用例的初衷是验证业务逻辑，却被数据构造的“脏活累活”绑架了。 如今，大语言模型与原子工具库的结合，可以重新定义测试数据构造的工作模式。我们构建的测试数据智造助手，让"生成一个命中单品补贴的pop待评价订单"这样的复杂需求，只需一句自然语言描述即可自动完成全链路数据构造。
