淘宝闪购技术部深度应用AI技术，构建大模型评测体系应对产品落地挑战。从业务目标、产品效果等五大维度动态评估，采用端到端与分层评测结合策略，解决环境稳定性和裁判模型适配问题。平台支持多协议接入与插件化扩展，已服务10+部门，累计执行任务超1.2万次。未来将拓展多模态评测能力，打造可视化标注工作台，推动评测生态共建。

AI智能体协同面临"孤岛"困境，传统多智能体框架存在远程通信短板。本文提出A2A协议和动态MCP两大方案：A2A实现异构智能体标准化互联，动态MCP通过服务动态加载提升响应效率。对比显示，动态MCP在资源消耗和响应速度上优势显著，建议核心业务采用动态MCP+外围系统用A2A的混合架构，兼顾性能与扩展性。

AI写代码时好时坏，关键在于是否建立标准化沟通方式。Spec Coding通过结构化、精确的规范，将模糊需求转化为可执行代码，避免理解偏差和风格不一。中后台系统因其结构化和规范化特点，特别适合Spec Coding落地，显著提升代码质量和维护性。程序员角色从写代码转向定义规范，AI负责精确实现，推动工程效率和质量的双重提升。

LangGraph的人工干预机制为AI工作流装上了“安全阀”，通过动态/静态中断实现人机协同。四大模式覆盖审批、编辑、工具调用审查等场景，让人类在关键决策点介入。持久化状态和灵活集成点设计，确保流程可暂停、可恢复。实战案例展示了如何为搜索工具添加审批层，既保留AI效率又避免失控风险。这套机制让复杂任务既自动化又可靠。

Anthropic推出的Claude Skills是一种模块化能力，用于扩展Claude的功能。它通过元数据、指令和资源三要素，为Agent注入流程化、确定性的内部知识。Claude Skills采用渐进式披露原则，按需加载信息，高效利用上下文窗口。与MCP协同工作，Claude Skills提供领域知识，MCP提供外部工具。这种设计使得Claude Skills成为工业级Agent的标配能力。

腾讯广告审核团队探索AI Code新范式，通过技术规范+模板化+MCP工具集成，提升编码效率。AI生成代码采纳率达50%以上，研发时长减少30%。该范式强调技术方案与Prompt的标准化，结合AI自我总结，确保代码质量与可维护性，已在审核中心全面推广，未来将打通全链路协同，实现端到端一站式研发。

本文分享了构建AI工具生态的实践路径，从JS云函数平台到跨平台Agent能力的演进。通过Flowise、MCP协议等技术，实现了工具的统一定义、执行和调用，解决了AI应用中工具重复开发、接口不友好等问题。最终，开发者只需编写JS函数，即可为AI赋予新能力，推动了AI工具生态的标准化和共享。

AI正重塑泛前端领域：图形界面（GUI）向自然语言交互（LUI）迁移，企业服务模式从网页转向API交付。程序员需从代码实现转向创新思考，通过提示词工程、AI Agent等新技术提升竞争力。前端架构需适配无页面化趋势，核心壁垒在于性能优化与体验设计。抓住AI浪潮的关键是升级思维模式，将技术积累转化为智能交互设计优势。（139字）

智能体在处理复杂任务时，工具调用结果会累积在上下文中，增加token开销和推理压力。通过上下文摘要、工作流记忆和工具输出缓存，可有效优化智能体的记忆管理。上下文摘要聚焦关键信息，工作流记忆记录任务经验，工具输出缓存则减少冗余数据。这些技术提升了智能体性能，降低了资源消耗，使其更高效地完成任务。

本文探讨了如何在阿里大模型研发平台OpenLM上实现“Human In The Loop”（人机回路）场景的工程方案。通过MCP协议，设计了人类与大模型的交互机制，支持人类在Agent执行过程中进行确认、答疑或授权操作。文章详细介绍了MCP工具的实现、多端协同、超时配置等技术细节，并提出了YOLO模式下的决策策略，确保Agent在人类未响应时自主完成任务。

MCP（Model Context Protocol）是一种开放标准协议，旨在统一大型语言模型与外部数据源、工具及服务的交互方式。通过JSON-RPC 2.0定义通信规则，MCP采用客户端-服务器模式，包含MCP Host、MCP Client和MCP Server三个关键组件。它整合了RAG和Function Calling技术，提供标准化接口，扩展AI能力，降低开发复杂度，推动AI生态标准化发展。

AI智能体的记忆机制是提升其智能表现的关键。LangGraph框架通过短期记忆（Checkpointer）和长期记忆（Store）实现上下文感知与知识持久化，支持数据库存储和语义检索。实战案例展示了如何结合MCP协议构建多智能体系统，集成中断机制与记忆管理，让AI在复杂任务中保持连贯性。记忆的修剪、删除与总结策略优化了交互效率，而Supervisor架构则协调多智能体协作，推动AI向更人性化方向发展。

MCP Server Easy Code Reader重磅上线！这款神器能自动读取跨项目代码和Jar包源码，大幅提升AI编程效率。通过四大核心工具，开发者可轻松实现：1）跨微服务调用链路分析；2）第三方依赖源码查阅；3）复杂业务逻辑快速溯源。支持智能模糊匹配和反编译缓存机制，现已开源并上架JoyCode市场，让AI助手秒变"代码考古专家"，复杂系统上手难度直降50%！

AIOps智能诊断系统通过多智能体协作，模拟专家团队实现故障自动化根因分析。系统整合监控指标、日志和调用链数据，利用ReAct模式动态拆解问题，结合知识库与实时查询精准定位故障。优化后的工作流将人工数小时的排查压缩至分钟级，显著提升运维效率。目前根因定位成功率已达70%，未来将持续迭代模型与工程架构。

云舟观测智能体系统（GC Agent System）通过模块化架构和双模式执行策略，实现智能运维诊断。系统分为用户层、编排层、工具层等五层，支持路由专家模式和AI自由探索模式，灵活应对不同场景。创新点包括流式响应、智能工具调用及三层鉴权体系，确保高效安全。基于Redis的会话管理和Traceloop全链路追踪，提升系统可观测性，为企业打造自动化运维新范式。

小编最近探索了前端与MCP协议的交互边界，发现Chrome扩展可扫描并连接本地MCP服务器，实现JSON-RPC通信。尽管技术上可行，但实际场景中MCP主要采用stdio模式，Chrome无法访问，HTTP模式多用于远程部署，本地使用较少。这次探索虽未找到实用的前端直连MCP场景，却意外开发出一款本地服务发现工具，助力开发环境管理。