对于常见的机器告警来说，无非就是内存使用率告警、CPU使用率告警。这里以我们应用自己的一个线上环境的内存告警排查过程为例，演示一下排查过程和思路。希望对于新人在日常的问题排查过程中，有个抛砖引玉的效果。
智能体（Agent）正成为大模型落地的关键载体。无论是研究探索还是实际应用，高效、易用、可复现的智能体框架，都是推动智能体生态发展的基础设施。然而，研究者和开发者却常常遇到一些难题：例如上手门槛高、依赖环境复杂、实验难以复现，以及动辄需要训练模型或者充值海外昂贵的闭源模型API才能取得可靠的效果表现！ 9月2日，腾讯优图实验室正式开源Youtu-Agent ——一个简单而强大的智能体框架，兼顾极简设计与高性能表现，既能服务科研基线需求，也能支撑实际应用构建，最重要的是不需要训练模型、不依赖海外闭源模型就能取得极佳的效果表现！
本文探讨了如何通过AI协作重塑编程工作流，帮助读者从“效率困境”转向“场景化解决方案”。文章借鉴了Anthropic团队的内部案例，提供了一套框架和技巧，旨在将AI从简单的编码助手升级为开发搭档，提升工作效率并扩展能力边界。核心目标是帮助程序员和非技术人员通过AI协作实现任务自动化、知识加速和团队协作优化。
在动画制作领域，传统流程复杂且劳动强度大，涵盖剧本创作、分镜设计、角色与场景设计、动画制作、配音以及最终剪辑等多个创作阶段。这一过程不仅需要大量专业人员参与，还要求不同团队间紧密协作，导致成本高昂、制作周期漫长。近年来，生成式人工智能取得了显著进展，例如用于动画生成的 AniSora 等基础模型，在特定任务中展现出了令人印象深刻的能力。然而，这些方法在特定领域各有优劣，在智能体驱动的视频生成中，难以维持一致性且精细可控性欠佳。因此，开发一个全自动的长篇动画生成系统仍是一项亟待解决的挑战，尤其是在选择合适的控制条件以及确保跨阶段内容一致性方面。为此，我们提出 AniME，一种导演驱动的多智能体框架。该框架通过引入定制化模型选择MCP机制，为不同环节的专用智能体配置定制化工具箱，实现了任务分解、跨阶段一致性控制以及迭代式反馈优化。AniME 借鉴真实动画工作室的生产流程，强调全局调度与质量控制，使长篇动画的自动化生成成为可能。
移动端技术早期主要由两大平台主导：从 Web 演变而来的H5技术，以及手机厂商的原生（Native）技术。受限于当时的技术与开发效率，许多厂商依然选择 H5 承载业务，并借助 Hybrid 方案调用原生能力。微信小程序作为轻量化应用的早期探索者，为此提供了标准化的解决方案。 随着移动端技术持续进步，用户对体验的要求不断提高。习惯原生应用流畅体验的用户，对 Hybrid 等类 Web 方案体验感受越来越差。而微信小程序基于 Webview 引擎的原因，也没法实现更多 Native 的体验。为提升用户体验，微信小程序进行了技术革新，推出Skyline渲染引擎，显著提升了渲染性能与交互流畅度，使小程序的用户体验接近原生应用。
