“架构”这个词被频繁提起，却常常被误解。有人把它等同于代码结构，有人以为它只是高层设计。 其实从技术架构、C4 模型、TOGAF 框架，到互联网时代的企业架构，它们共同构成了我们理解复杂系统的不同层次。 这篇文章试图用一篇文，理清架构的全貌：它的来源、演进、分层，以及企业架构背后更深的思考。
在电商交易领域，管理类目作为业务责权划分、统筹、管理核心载体，随着业务复杂性的提高，其规则调整频率从最初的 1 次 / 季度到多次 / 季度，三级类目的规则复杂度也呈指数级上升。传统依赖数仓底层更新的方式暴露出三大痛点： 行业无法自主、快速调管理类目；业务管理类目规则调整，不支持校验类目覆盖范围是否有重复/遗漏，延长交付周期；规则变更成功后、下游系统响应滞后，无法及时应用最新类目规则。 本文将从技术视角解析 “管理类目配置线上化” 项目如何通过全链路技术驱动，将规则迭代周期缩短至 1-2 天。
全民AI时代，前端er该如何蹭上这波热度？本文将一步步带大家了解前端应该如何结合端侧AI模型，实现一个AI版你画我猜小游戏。
本文系统性地介绍了 Midscene.js —— 一款基于 AI 的下一代 UI 自动化工具，深入剖析其设计动机、核心架构、工作原理及源码实现，同时结合业务场景落地过程，分享一些问题总结及落地思考。
现在几乎所有人都在使用大模型，连村口的老头都会说让你帮他在手机上装一个，那大模型到底是个啥东西呢？本文带你一探究竟。
当大语言模型突破了“理解与生成”的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。 但技术演进中痛点也随之凸显，有的团队因不懂如何衔接 LLM 与业务系统，导致 Agent 只能 “空谈”；有的因状态管理缺失，让 Agent 执行任务时频频 “失忆”，复杂的交互流程也进一步增加了开发难度。 为此，Eino ADK（Agent Development Kit）应运而生，为 Go 开发者提供了一套完整、灵活且强大的智能体开发框架，直接解决传统开发中的核心难题。
本文聚焦故障复盘易流于形式的痛点（如人为隐瞒原因、链路串联难、技术支持专业性不足等），提出借助AI构建智能复盘Agent的解决方案，详细介绍其整体架构（含数据采集预处理、Memory管理、意图识别等核心技术实现）、提示词多版本优化路径及实战案例，旨在通过AI生成复盘文档、分析故障树、打标签、问答等能力，将故障转化为数据资产，实现从被动响应到主动防御的跨越，提升不同角色（技术支持、研发、普通用户）在复盘流程中的效率与专业性。
最近在做智能解决方案系统时，我遇到了一个关键问题：如何让AI在复杂任务中既保持推理能力，又能有效执行行动？传统AI系统往往要么只能基于训练数据推理，要么只能执行固定流程，缺乏动态决策能力。ReAct（Reasoning and Acting）范式正是为了解决这个问题而诞生的。它让AI能够交替进行推理和行动，通过"思考-行动-观察-调整"的循环，实现更智能的决策过程。本文将解析ReAct范式的原理，分析LangGraph中的实现机制，并通过真实项目案例展示如何在实际应用中发挥ReAct的价值。
