在大语言模型驱动的Agent系统中，如何高效管理多能力是一个核心挑战。全量加载、多Agent架构和RAG方案各有局限，本质在于缺乏灵活的上下文加载机制。Skill机制通过渐进式披露，让Agent先知道“有什么能力”，需要时再调用完整知识，实现按需加载，保持逻辑连贯性，避免资源浪费和碎片化。AgentScope-Java进一步抽象Skill存储层，支持灵活部署和代码安全执行，为多领域知识密集型应用提供简单强大的解决方案。

火山引擎对象存储TOS面对多语言SDK维护的复杂性，引入AI Agent构建自动化生成流水线。通过AI理解业务语义，优化代码生成，提升维护效率。采用TOS Vector Bucket和日志服务TLS，实现低成本高效的知识存储与检索。评估与反思机制确保代码质量，动态观测助力系统优化。SDK Agent显著提升API及文档交付效率，大幅节省人力成本。

这篇文章揭秘了如何用AI解决出海业务中的英文文案痛点。通过"图片理解+结构化解析"的创新设计，让AI能精准把握界面上下文；结合业务知识库的硬规则约束，确保文案符合专业规范；再经过30多次调优打磨，最终产出自然流畅的"人味儿"文案。这套产品化方案让设计师无需依赖专业文案，就能高效产出符合海外用户习惯的优质内容。

双十一大促期间，代码评审面临时间紧、任务重的挑战。传统模式效率低，AI工具误报率高。京东物流团队探索双RAG架构，结合知识工程与JoyAgent知识库，提升评审效率与质量。通过识别项目类型、代码分块处理、RAG增强与重排序机制，系统能精准发现复杂代码缺陷，确保系统稳定性。未来将扩展至多模态代码理解与全域业务知识库构建。

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。

Dropbox Dash通过连接第三方应用构建统一搜索平台，利用知识图谱和多模态理解优化内容检索。采用索引检索而非联邦检索，提升效率和个性化结果。通过LLM作为裁判评估检索质量，结合DSPy优化提示词，提高准确性。知识图谱和索引架构的复杂性带来显著提升，但需投入大量基础设施和数据处理工作。

微信团队开源KaLM-Embedding系列模型，包括中英双语的轻量版V2系列和登顶MTEB多语言榜首的Gemma3-12B-2511。该模型通过双向注意力机制、焦点式重加权等创新技术，显著提升语义检索精准度，支持RAG架构及搜索推荐等场景。开源工具链涵盖数据配方、训练管线及商业授权，实测在客服FAQ等工业场景表现优异，低参数量下性能媲美大模型。技术报告和模型已公开。

代码索引技术助力高效代码搜索与导航，支撑IDE跳转、AI编码等场景。主流方案包括向量嵌入的RAG和基于AST的结构化索引，前者擅长语义理解，后者专注代码结构分析。RAG通过分块、嵌入、检索三步实现精准定位，AST结合符号表构建调用关系图谱。两者互补，提升代码问答、问题定位、测试用例生成等场景效率，推动AI编码工具从能用走向好用。

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。

AI技术正深度融入产品开发全流程，从需求文档撰写到代码生成，构建起智能开发生态。通过多Agent协作，AI能自动完成模块拆分、数据结构定义和接口设计，生成适配多语言、多框架的代码骨架，大幅提升效率和质量。RAG机制和模型微调进一步增强业务理解能力，确保文档准确性和规范性，推动研发流程智能化闭环。

大模型时代，RAG架构成为AI应用落地的核心选择。Claude、Cursor、Copilot等顶尖产品均采用RAG而非微调，通过分层检索、混合搜索和语义缓存实现高效知识注入。相比微调，RAG具备更新快、成本低、可追溯等优势，尤其适合GPT-5级基础模型的应用适配。企业构建AI系统时，应优先考虑RAG方案，快速搭建原型并持续优化，释放大模型的真正潜力。

本文将带你从零构建基于Milvus的RAG系统，涵盖数据准备、向量检索、结果重排与位置优化等核心环节。Milvus作为高性能向量数据库，支持大规模向量存储与检索，适合AI应用。通过优化索引选择、批量处理与缓存策略，显著提升系统性能。位置优化突破U型陷阱，重排模型提高检索准确性，生产环境中还需完善错误处理与日志记录。

AI产品经理面试难在跨业务与技术，押题无方向、回答缺逻辑。为此打造的智能体能拆解JD核心考核点，生成匹配的高频面试题及解题框架。它结合知识库与联网检索，提供结构化回答示例，授人以渔。工作流设计清晰：JD拆解→考核点押题→题目解析，循环调用确保覆盖全面。体验优化上注重等待动画与Markdown渲染，让准备面试更高效。智能体逻辑可复用于写作等场景，展现元器平台的灵活应用潜力。

本文介绍了一套全链路自动化知识库建设方案，通过“自动提取→智能泛化→增量更新→向量化同步”的流程，解决了知识收集、质量提升和维护更新的难题。方案利用AI模拟人类工作流程，将多源知识智能提取并泛化为多样化提问方式，提升RAG召回效果，并通过Python工具和工作流实现自动化操作，大幅降低知识库建设门槛与维护成本。

AI驱动的「QA智绘」项目通过智能引擎构建测试用例生成系统，解决传统测试中的“杀虫剂悖论”和用例维护难题。系统采用三层架构，结合AI能力实现需求解析、用例生成与优化，并通过人机协同审核确保质量。接口测试模块则通过代码+调用链双驱动，实现全覆盖与自优化，显著提升测试效率与精准度。

大数据中台建设中，数仓作为数据资产中心，承担数据清洗与分发任务。货拉拉数仓日益庞大，用户自助查询需求凸显。智能答疑工具采用Fine-tuning与Embeddings技术，结合HyDE与GraphRAG，提升问题匹配精度与响应速度。通过RAG架构，优化问题分类与答疑流程，推动数仓智能化，降低成本，提高效率。未来方向包括数据血缘打通、AISQL应用及更多RAG架构拓展。