继 Model、Harness 后，DeepSeek 再次开源了推理框架 DeepInfer，帮助企业彻底玩转智能体的进度条上新增了一块重要拼图，同时也将推理框架一词推向公众。虽然 Model、Harness 的概念已深入人心，但推理框架这个算法工程师才会使用的概念似乎还略显陌生。不过，它和我们使用模型的费用和体验息息相关，例如为什么的输出价格是输入的4倍，缓存命中的价格是未命中的1/50(以 DeepSeek 当前的定价为例)等等，相信本文对这些疑问会提供一些通俗易懂的解答。
本文探讨了天猫技术构建的 AI 端到端交付架构——“数字员工”，旨在解决 AI 时代研发协作中信息传递失真、等待检索耗时及隐性知识流失等痛点。区别于传统AI编码工具，数字员工以钉钉群为入口，与产品、开发、测试等角色共享同一份需求上下文，贯穿从 PRD 到发布复盘的全流程。文章提出通过“协作”与“资产”两大核心解法，将散落的业务认知沉淀为可复用资产，推动组织协作从职能分工向任务驱动演进，最终实现异步化的大规模协作，让 AI 真正成为全程在场的同事而非单纯的工具。
本文总结了淘特 App 从 3 月到 8 月在端侧模型建设上的全链路实践。为解决用户实时意图识别及云端大模型延迟与成本问题，团队选用 QWen3-0.6B 作为基础模型，通过两代数据集迭代将真机准确率提升至 80% 以上。在工程实现上，采用 LoRA 微调、基于 ShortGPT 的深度剪枝以及 AWQ 量化技术，大幅优化了模型体积与推理性能；同时结合 Prompt 精简、Prefix Cache 和增量推理等手段显著降低了端到端延迟。最终该端模型成功落地于信息流重排序与流失前权益挽留场景，实现了 GMV 的正向增长，并针对 CDN 下载等隐形成本提出了按需下载等优化策略。
本文介绍了一套覆盖小游戏从选型、生产到上线迭代全链路的自迭代 Agent 系统。针对单点 AI 提效无法带动整体业务提速的痛点，该系统将分散的 AI 能力串联，由人定义北极星指标与行动边界并审核关键方案，AI 负责策略、开发与数据归因。架构上分为数据感知、运营 Agent、生产 Agent 及游戏基础工程等层级，通过 LangGraph 与 Claude Agent SDK 协同，实现多 Agent 上下文流转与决策闭环。实践表明，该系统两周内可上线 6 款小游戏，最快 2 天完成全流程；运营侧 12 款游戏迭代的正向率超 95%。未来计划将其扩展至更广义的互动玩法，打造可持续探索与优化的互动服务。
