阿里妈妈技术团队针对Vibe Coding在AI基础设施开发中的局限性，提出文档驱动的改进方法。研究发现，对话式交互在复杂系统开发中存在上下文丢失、决策偏离和质量不稳定三大痛点。团队通过结构化设计文档将关键决策体系化，使开发者专注于高层设计，由AI处理实现细节。该方法在Agentic RL资源调度场景验证有效，通过GPU池动态分配机制解决利用率问题，相比传统方案显著提升性能。文档驱动模式将开发重心

A2UI协议：重塑AI Agent交互体验的新标准 摘要： A2UI（Agent-to-User Interface）是Google推出的开源协议，旨在解决AI Agent交互方式滞后的核心痛点。该协议采用声明式UI设计，通过结构化JSON数据描述界面需求，而非生成前端代码，实现了三大核心优势：1）安全可控，通过白名单组件机制规避安全风险；2）跨平台适配，一次描述即可多端渲染；3）模型解耦，支持各

摘要： 阿龙团队提出的OverSearchGuard项目解决了RAG系统在开放网络环境下的核心痛点——噪声干扰与信息冲突导致的“致幻”问题。通过冲突感知证据稀释方案，该项目在无需微调基础模型的情况下，将RAG系统的回答准确率从14.3%提升至94.3%，同时通过TPC优化策略降低78%的Token消耗。核心算法CACT和BEA分别实现证据概率分布重塑与自适应推理，有效过滤冗余信息并提升决策效率。相

本文系统阐述了AI与微服务架构融合下可观测性技术的演进与实践。传统微服务观测基于Metrics、Trace、Log三大支柱构建，字节跳动通过自研CloudWeGo技术栈实现高性能埋点采集。AI技术的引入形成了应用层(智能体)、服务层(中间件)和基础设施层(GPU集群)的三维观测挑战，需新增模型监控、智能体行为追踪等能力。全栈可观测体系需融合传统观测手段与AI专用监控工具，实现从底层算力到上层应用的

回到文章开头的那个问题：MCP是不是已经过时了？现在应该全用Skills吗？我的答案是：MCP没有过时，Skills也不是万能的，二者是不同层次的工具，适配不同的场景。但如果让我给普通开发者、职场人一个建议，优先学习和使用Skills，才是更高效、更实用的选择。对于大多数人来说，日常工作中遇到的AI Agent使用场景，几乎都是本地场景：优化自己的工作流、处理本地文件、完成专业领域的任务、搭建团队

摘要 LLM技术为智能运维(AIOps)带来革命性突破，有效解决了传统方案面临的通用性差、自动化水平低等核心瓶颈。通过数据变革和任务重构，LLM显著提升了运维效率：一方面扩展了数据边界，利用LLM强大的NLP能力优化了指标、日志等传统数据预处理，并引入软件信息、源代码等人类生成数据作为补充；另一方面重构了运维全流程，在故障感知阶段实现主动预警，在根因分析阶段提升定位精度，在辅助修复阶段通过脚本生成

摘要： AI智能体自主调用工具时，上下文信息爆炸导致“上下文腐烂”现象，表现为性能下降。为解决这一问题，上下文工程兴起，通过五大核心方向（卸载、缩减、检索、隔离、缓存）优化信息管理。实践中需平衡效率与复杂度，避免过度工程，优先选择灵活适配LLM演进的方法。模型选择、安全防护及多智能体设计需结合具体需求，最终实现无需调整模型权重的性能提升。上下文工程正成为AI智能体突破性能瓶颈的关键。

Agentic AI正从被动应答工具升级为能自主解决问题的"数字同事"，其核心在于感知-推理-行动闭环能力。通过理解复杂需求、拆解任务步骤、调用工具执行并自我修正，它能完成从市场调研到行程规划等各类工作。这一变革催生了AI智能体开发者、新型提示词工程师等月薪3万+的新岗位，这些岗位更强调业务理解与工具整合能力而非纯技术。Agentic AI的三大能力模块包括：感知(理解上下文)

腾讯云CodeBuddy代码助手的Craft模式上线，标志着AI在软件开发中的角色从辅助工具转变为与人类思维并行的开发伙伴。CodeBuddy提供了精准代码补全与生成、错误修复与逻辑优化、单元测试自动化以及MCP协议生态兼容等功能，显著提升了开发效率。然而，用户在使用过程中也发现了一些问题，如智能体对话逻辑混乱、默认不分包分结构处理、CodeReview修复死循环问题以及性能问题。这些问题反映了A

摘要：伊利诺伊大学团队提出Router-R1框架，通过强化学习实现多轮LLM智能路由与聚合，解决现有单轮路由方案在多跳问答等复杂任务中的局限性。该框架能动态协调不同规模的LLM分步协作，在7个问答数据集上均优于基线方法，同时显著降低调用成本（最高减少35%）。其创新之处在于：1）多轮决策机制支持渐进式问题分解；2）三阶段奖励系统平衡准确性、格式规范和成本效率；3）仅需模型描述即可实现零样本泛化。实