本文提出了一种基于真人直播ASR数据的拟人化训练方法，通过构建高质量〈AI回复, 拟人化回复〉数据对，训练拟人化改写模型，并结合GRPO强化学习，使生成模型直接输出自然、口语化、有帮助的回复。实验证明，该方法在保持准确性和帮助性的同时，显著提升了语音交互的真实感与用户体验。

我花一周时间为内部研发平台接入Agent开发能力，选用了Iframe嵌入方案，结合LangGraph和Next.js+React框架，优化了系统提示词和知识库建设，通过工具接入和上下文管理提升用户体验。压缩工具响应和上下文，确保Agent高效运行，解决复杂脚本处理中的注意力稀疏问题，实现连续对话和会话中断恢复。

本文提出了一种基于“职责分离”思想的上下文管理新思路，将工具调用解耦为“行为”和“影响”，通过结构化、模块化的动态上下文设计，缓解长上下文导致的注意力稀释、信息过载等问题。引入记忆/遗忘机制、事实与行为记忆区分等策略，提升Agent在复杂编码任务中的稳定性和上下文利用效率。该思路虽源于coding场景，但具备跨任务复用潜力。

阿里芝麻租赁团队推出AI导购助手"租赁小不懂"，通过架构革新与强化学习突破传统电商导购模式。针对租赁场景的复杂决策链，团队将多Agent架构升级为统一模型动态调用原子工具，响应速度提升4倍；创新两阶段RL训练法，使工具调用准确率提升3.23%。结合MoE模型优化，最终实现推荐成功率提升14.93%，推理显存降低40.6%，打造出更精准可靠的租赁顾问体验。

在复杂生产系统中，通用AI编程模型难以胜任高质量代码生成。阿里妈妈团队通过构建CommonAds研发体系和智能研发助手「元芳」，探索出一套适用于广告引擎场景的AI Coding解决方案。该方案强调AI友好架构、规范驱动的多Agent协作以及工程化落地，实现了从需求到代码的全流程闭环，有效提升了代码生成的质量和效率。未来，团队将继续夯实AI-Friendly基础，延伸AI研发能力，推动下一代智能研发体系的构建。

淘宝搜索引入3.5B MoE大模型优化相关性计算，面临超大BatchSize和超长Prompt的挑战。通过Proxy动态负载均衡、批次内KV-Cache复用和MoE Kernel动态调优等技术，成功将端到端延迟控制在500ms内，提升了搜索体验。未来将继续优化专家驻留和前缀复用，探索推理模型的性能极限。

LoongCollector在大规模云业务中脱颖而出，具备10倍吞吐和80%资源下降的显著优势。它通过零拷贝字符串处理、无锁事件池架构等技术，提升了日志采集的性能和可靠性。在多租户隔离、公平调度和自适应并发限制等方面表现卓越，确保高吞吐、低开销和稳定性，广泛应用于阿里云等企业环境。

AI编程助手常因自我评估机制不可靠而提前退出，导致任务未真正完成。Ralph Loop通过反复输入同一提示，让AI持续迭代直至任务完成，依赖外部状态形成自我参照的反馈循环。核心在于明确任务完成条件、Stop Hook阻止提前退出、max-iterations防止无限循环。适用于可验证任务，如测试迁移、代码重构等。

用户撰写提示词常遇表达不清、框架有限和套用耗时等问题。prompt-optimizer技能通过选择专业提示词框架、主动确认需求、自动套用框架和试用多种模型，解决这些痛点。AI Coding工具如Qoder、Cursor可辅助生成Skill，Claude Skills支持渐进式加载，提升效率。提示词优化Skill已开源，欢迎体验。

AI Coding技术快速发展，但复杂场景下仍面临Prompt调试困难、单一模型能力有限等问题。SDD规范驱动开发通过多模型协同互补，提升代码质量与可靠性。OpenSpec工具实现规范约束，Claude、CodeX、Gemini分工协作，从需求到实现步步验证，确保“写得对”。实践验证了SDD在复杂业务中的高效性与可控性。

Qoder JetBrains插件将数据库能力深度集成到AI开发流程中，一键连接数据库即可让AI获取完整表结构，支持SQL生成、执行与架构评审。通过@database功能直接引用Schema，结合自然语言交互，在Query Console中智能生成SQL语句。插件还支持DataGrip，提供斜杠指令快速操作，并可通过标注文件优化对遗留数据库的理解，显著提升数据库设计与开发效率。

Meta Ray-Ban眼镜通过turbometa-rayban-ai项目实现了中文支持和AI交互功能。作者结合阿里云函数计算AgentRun，设计了“端-管-云”架构，将眼镜作为客户端，云端进行数据处理和决策，实现了车牌识别与违章判断。AgentRun通过Prompt Engineering动态调整业务逻辑，FaaS模式则提升了系统的灵活性和成本效率。这一原型展示了AI眼镜在智能交通中的潜力。

电商平台订单列表优化实践聚焦性能、交互和稳定性。通过双层预请求策略和多级缓存提升首屏加载速度；采用多实例架构保持Tab状态，实现流畅切换；优化缓存复用和并发控制，有效治理白屏问题。整体优化显著提升了缓存命中率、渲染性能和用户体验，为复杂业务场景提供了可复用的方法论。

OpenSpec是一种基于规范的开发模式，通过CLI工具管理项目文档和AI工具配置，支持从初始化到归档的全流程操作。其核心在于将Spec文档视为代码的一部分，强调文档的不可变性和增量更新。开发者可通过简单的命令完成需求变更、任务管理和质量控制，确保AI生成的代码与项目规范一致。OpenSpec的设计理念是轻量、灵活，适合快速迭代和维护现有项目，而非从零构建新系统。

Anthropic推出的Skill功能，让开发者能快速封装经验与流程为可复用的技能包。每个Skill包含YAML元数据和Markdown描述，支持渐进式加载资源。与MCP协议互补，Skill更轻量且适合知识传递。开发时需精简SKILL.md文件，采用洋葱式结构分层披露信息，并利用AI辅助生成高质量技能。核心在于清晰表达需求并提供充足上下文，而非手动编写细节。

大语言模型为电商推荐带来新突破。淘宝“首页猜你喜欢”引入生成式召回ALGR，通过语义ID+LLM技术，显著提升推荐效率和用户体验。ALGR采用近线构造和实时训练，优化特征Prompt、NSP建模和Scaling Law，实现离线Hitrate提升60%。性能优化方面，lm_head矩阵运算和动态宽度BeamSearch大幅减少训练显存和时间，推理性能提升500%~600%。ALGR全流量上线后，ipv和成交笔数分别增长0.44%和0.88%，为未来迭代奠定基础。