与AI协作时，短对话比长对话更高效，应将复杂任务拆解为专注的小对话。优化开发者体验，如清晰文档和快速测试，既提升人类效率，也增强AI表现。AI协作是一门需刻意练习的技能，开发者可通过实践成为驾驭AI的“专家型通才”，在更广领域创造价值。

AI编程工具虽强大，但企业落地仍面临挑战。speckit和openspec的规范驱动开发在企业复杂场景中显得理想化，难以应对动态需求和历史经验。AI工程化通过上下文工程和复合工程理念，实现知识沉淀与复用，降低边际成本。Subagent架构和多Agent协作有效解决了上下文窗口爆满问题，提升了AI决策质量。未来，工具将逐渐隐形，AI协作将无缝融入工作流程。

高德推出STAgent智能体，专注复杂时空推理任务。该模型在多重约束下优化行程规划，集成10种专业工具，结合SFT-Guided RL训练策略提升性能。实验显示，STAgent在TravelBench上表现优异，30B参数规模媲美235B级模型，兼具专业性与通用能力，为智能体规划领域提供了高效解决方案。

ReactAgent引入HITL机制实现人机协同，通过交互设计和对话挂起保持连续性，解决参数不明确时的任务控制问题。采用XML协议渲染HTML界面，将HITL作为工具触发，利用Redis实现数据传递。从工程设计模式角度探讨Agent演进，如Hook、图结构、责任链等，揭示其与代码设计的深层关联，展现Agent未来更多可能性。

百度优选商家后台通过AI技术升级，优化了商品创建、经营管理和客服接待等核心场景。采用嵌入式、伴随式和托管式三种交互范式，分别解决表单填写、主动诊断和自动化服务问题。视觉语言统一，降低商家认知成本，提升操作效率。上线后，发品时长缩短8分钟，发品成功率提升0.7%，商家满意度显著提高，AI赋能商家降本提效。

AI Agent正迅速成为Infra软件的主要用户，这一转变要求软件设计需贴合AI心智模型，采用稳定且可扩展的接口。AI时代，软件接口需自然语言友好，同时固化符号逻辑，确保执行无歧义。Infra应支持低成本虚拟化，满足AI快速试错需求，并优化单位时间算力分配。商业模式上，AI将放大用户群体，推动服务规模化。

编码代理正迅速改变软件开发方式，其提升得益于更优的代理模型和上下文工程。动态上下文发现通过仅引入必要数据，显著提高了代理效率和响应质量。Cursor应用此技术，将冗长工具响应转为文件，利用聊天历史优化摘要，支持Agent Skills标准，高效加载MCP工具，并将终端会话视为文件处理，减少上下文膨胀，提升代理表现。

Agent 时代，上下文成为核心变量。从 Chatbot 到 Agent，模型需在多轮任务中理解上下文，支撑持续决策。上下文工程取代提示工程，管理信息筛选、状态表达和动态调整，确保模型稳定输出。工具调用、思考过程、交互反馈等模块协同，提升 Agent 自主性与可控性。MCP 结构化落地，增强上下文可读性与可维护性。

AI Coding时代，开发者需建立个人上下文管理体系，破解AI上下文限制，提升辅助开发效率。准确理解需求与代码仓库，判断AI输出质量，确保代码实现正确性。通过文档驱动开发、版本控制和会话管理，实现人机协同高效开发模式，成为具备超级单兵能力的研发人员。

KVCache在大模型推理中逐渐升级为系统级基础设施，面临高维配置空间的优化挑战。阿里云推出Tair-KVCache-HiSim，首个分布式多级KVCache管理仿真工具，通过全链路建模实现高精度性能预测，支持计算选型、存储规划与调度策略协同优化，显著降低推理性能评估成本，助力智能化推理系统设计与部署。

大语言模型正从被动响应向主动智能体进化，但高质量工具调用数据稀缺。支付宝租赁导购助理"小不懂"采用多智能体动态对话框架，通过"导演-演员"机制生成拟真业务数据，解决复杂场景下的工具协同问题。实验证明，该方法显著提升模型多轮对话理解和工具调用能力，为专业级AI助理提供高质量数据支撑。

ReAct范式通过“推理-行动-观察”闭环，将语言模型与外部工具深度结合，解决了传统AI的“事实幻觉”和“策略僵化”问题。其核心在于显式推理、环境锚定和模块解耦，使AI具备可解释性和动态任务处理能力。ReAct架构包含逻辑层、循环层和交互层，支持复杂任务的高效执行，适用于多场景适配，显著提升了AI系统的实用性和灵活性。

AI工程并非颠覆传统软件工程，而是在其基础上针对大模型不确定性进行架构升级。核心变化在于从追求绝对正确转向管理概率预期，延续分层解耦等原则，但建模重心转向上下文工程与不确定性边界控制。融合传统工程基本功与AI新工具，最终以确定性架构驾驭不确定性智能，实现可靠价值交付。

京东技术团队推出无侵入式智能分析方案，通过JFR低开销采集+大模型智能诊断，实现从数据到优化的全自动闭环。该方案能精准定位热点方法，如缓存瓶颈、RPC调用等，并提供分级优化建议。自然语言交互让性能分析从专家专属变为人人可用，实测可降低15-25% CPU消耗，效率提升显著。未来将扩展至多语言生态，推动研发效能革新。

AI应用正从被动顾问向智能执行者转型。新一代AI不再仅提供建议，而是能理解指令、规划任务、调用工具并完成闭环操作，直接落地业务结果。通过LLM-native架构，AI深度集成内部系统，串联复杂流程，实现自动化运维、智能客服等场景。混合架构结合AI Workflow的确定性和AI Agent的灵活性，提升系统可靠性与效率。MCP协议助力AI无缝对接各类工具，推动AI应用生态繁荣。未来，AI将成为解决复杂问题的超级助手。

AI代理工程是将非确定性的LLM系统迭代优化为可靠生产体验的过程，涵盖产品思维、工程和数据科学三大技能。通过“构建、测试、发布、观察、优化、重复”的循环，团队不断从生产环境中学习并改进代理行为。AI代理的输入范围广泛，行为不可预测，传统调试方法不再适用，实时追踪和快速迭代成为关键。AI代理工程正成为应对复杂工作流的新标准，帮助团队在不确定性中实现业务价值。