OpenClaw 火了。Mac mini 断货了，「上门装虾」成了新职业，GitHub 30 万颗星超过了 React 十年的积累。 但我身边一个很典型的现象是：很多人装完龙虾之后不知道拿它干什么。Mac mini 买了，Agent 跑起来了，然后呢？ 这个问题不只属于龙虾热。AI 编程工具也面临同样的拷问。我自己每天都在用 Claude Code、Cursor、Codebuddy，最近留意了推特和内部群里的讨论，结合自己的体感聊聊。
作者通过亲手编写代码、研究底层原理和对比传统架构，系统地梳理了从“怀疑 AI”到“理解并驾驭 AI”的心路历程。
在 上一篇文章[1] 中，我们深入探讨了 Google ADK 的 Context 机制——UserContext、SessionContext、AgentContext 解决了智能体 " 记住什么 " 的问题。但一个完整的 Agent 系统还需要回答另一个核心问题：**" 如何行动 "**。如果说 Context 是 Agent 的 " 记忆 "，那么 Agent 就是 " 大脑 "。ADK 通过代码优先的设计哲学，让开发者用 Python 直接定义 Agent 的身份、使命、工具和协作关系——并通过 sub_agents 将多个 Agent 组合成层次化团队。本文将从单一 Agent 的核心要素出发，逐步解析 Multi-Agent 协作模式，帮你掌握构建可组合、可生产部署的多智能体系统的思维框架。
当每个业务场景都需要一个AI助手时，我们是在埋头苦干、重复造轮子，还是选择打造一条“AI助手生产线”？本文深入探讨智空间团队如何将执行、答疑、排查、极简场景四大高频需求抽象为可复用的技术方案，最终实现让业务方“配”助手而不是“开发”一个助手。
本文分享了构建“AI全栈研发知识基座”的团队实践经验，旨在解决通用大模型不懂特定业务逻辑的痛点。文章提出通过系统化梳理业务文档、代码规范、架构决策及历史案例，构建高质量的企业专属知识库，并结合RAG技术将其嵌入研发全流程。该基座不仅让AI在代码生成、Bug修复和需求分析中能精准理解业务上下文，减少幻觉，还通过持续反馈机制实现知识的动态迭代，使AI随着团队使用不断“进化”，最终成为真正懂业务、能落地的智能研发伙伴，显著提升团队整体效能。
在数字化运营中，用户行为分析是洞察业务痛点、驱动增长的核心手段。 火山引擎用户研究Agent是新一代用户精准洞察与决策助手。基于对行为、画像、业务领域知识等深度理解，挖掘群体特征，有效识别用户真实意图与偏好，辅助业务归因分析、输出有效建议策略。 本次分享整理自火山引擎数据应用资深工程师蒋煜在AIcon全球人工智能开发与应用大会上的演讲，将聚焦大语言模型（LLM）与行为分析的结合，从背景、产品价值、技术挑战及解决方案、回顾总结四个维度展开。
为什么 AI 很聪明，却总干不好复杂任务？不是模型不行，而是欠缺“业务 SOP”！ 本文复盘了打造 web-testing Skill 时的 4 个真实翻车教训，分享一套极具实操性的工程化训练心法（门禁规则、Checklist、自动迭代）。教你告别玄学 Prompt，把 AI 真正调教成能闭环交付的 S 级员工！不是 AI 不够强，而是大多数 AI 还没有被你训练成“懂业务、会自检、能稳定交付”的员工。
随着图灵3.0生态在业务中不断深入，数据量和分析需求飞速增长，传统ClickHouse架构面临成本高昂、即席探索链路冗长以及故障恢复缓慢等问题。为解决上诉问题，百度MEG数据中台构建了存算分离的湖仓一体架构。通过打通Meta服务与图灵元数据，实现湖上数据“零入库”的透明访问；并利用冷热分层缓存、数据上卷及布局优化，攻克了共享存储下的IO效率难题。最后，为保障复杂查询场景下的系统稳定性，系统建设了统一查询网关，支持将复杂查询任务透明降级至Spark运行。
在软件开发的历史进程中，每一次效率的飞跃都伴随着抽象层次的提升。从汇编语言到高级语言，从手动内存管理到垃圾回收，开发者始终在寻求降低认知负荷的方法。进入 2026 年，生成式人工智能（GenAI）已成为编程领域不可或缺的力量。然而，行业正经历从 “模型崇拜” 向 “工程落地” 的深刻转型，单纯依靠增加大语言模型（LLM）的参数规模已无法解决复杂业务逻辑中的幻觉与失控问题。 当前的共识是，AI 编码（AICoding）的真正瓶颈不在于模型的逻辑能力，而在于上下文管理（Context Management）的失效与开发意图（Intent）的模糊。
