国内云厂商从2010年左右正式推出云服务开始，关系数据库作为核心产品，18年以前聚焦于传统关系型数据库如何更好的上云托管，提供开箱即用，以及企业级的高性能、高可靠、高稳定的能力。随着泛互联网的持续发展，云计算提供开箱即用的基础设施，帮助企业快速搭建业务无需考虑基建，加速迁移上云，完成云数据库规模极大增长，特别是大众创业，万众创新后，中小用户规模急剧增加。此时，基于各项 PaaS 设施的成熟，进一步推动数据库在成本、弹性、服务质量上的突破，云原生数据库 TDSQL-C 应运而生，应云而生。以上是数据库的简要发展历程，下面以多年业务后台开发的角色，分享自己对如何用好数据库的理解，如有不足欢迎大家指正。
站在“上帝视角”审视软件开发的历史演变，我们实际上是在见证 “人类意图”与“机器实现”之间鸿沟的不断缩减。 从问题空间到解决方案空间，前人尝试过声明式DSL、RAD工具，尝试过模型驱动工具。但仍局限于定制或细分于领域。 现在，结合全知全能的大模型像打开了盒子，AI 的介入让软件工程快速进入了“意图驱动”的时代。 我们正处在软件工程史上最剧烈的变革期——从“人写代码给机器看” 转向“人表达意图给AI听，AI实现给机器看”。 如果传统编程像是拿着精密蓝图、亲手切割并组装每一块木板来建造房子；那么Vibe Coding更像是对着一个神奇的建筑机器人描述你想要的“氛围”（比如“我想要一个通透、有现代感的起居室”），机器人会立刻堆砌出房屋。你不需要知道梁柱是如何受力的，只需不断告诉机器人“窗户再大一点”或“颜色再暖一点”，直到你满意为止。但一旦墙内电线走火，你可能根本不知道从哪里拆起。
随着通用大模型向着agentic以及GUI理解增强的方向发展，现在Gemini 3 Flash等通用大模型已经可以直接用来搭建一个效果还不错的GUI Agent，并且实践难度大幅降低，半小时左右就可以从0到1手搓出来。本文详细介绍如何逐步搭建一个GUI Agent，从实践中也可快速了解GUI Agent的原理。
架构，是对系统的描述。 维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。 系统的三大特征表现在架构上就是：横向可并列，纵向可推导，整体可演进。 物理学的熵增定律表明孤立系统总是趋向于熵增的方向发展。在软件系统里同样适用，只不过是以复杂度的增加表现的。 互联网软件系统总是朝着复杂度增加的方向发展。所以架构的第一目的是控制复杂，使系统朝着可控的方向发展。
近年来，大模型正从能力竞赛走向工程落地，推理阶段的成本、时延与稳定性逐渐成为制约规模化应用的核心因素。在长上下文、高并发与多模态场景下，解码过程受限于算力与显存带宽，单纯依赖模型压缩或硬件堆叠的优化路径正逼近边际收益，促使业界重新审视推理机制本身的优化空间。在这一背景下，投机采样（Speculative Decoding）通过“小模型多步生成 + 大模型并行验证”，在保证生成质量的前提下减少大模型的有效前向计算。腾讯混元近期升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式 构建系统化实现，将投机采样提升为可训练、可迁移的加速能力，并扩展至 LLM、视觉语言与语音等多模态场景，在实际部署中最高可实现 1.9× 的推理加速，为多模态 AI 的实时化与规模化应用奠定基础。
