如何将大语言模型的能力融入业务、产生价值？京东零售技数中心推出融合Agent、SFT与RAG的大模型基础应用框架，赋予大模型学习领域知识的能力，还显著提升了模型的自主决策和信息处理精确度，帮助业务完成大模型的微调、部署和应用。

本文覆盖 AI 全链路知识，从基础概念到架构、优化技术、落地应用及术语，希望能在此找到自己需要的内容。

引言：今年，Taro 迎来了里程碑式的架构升级——Taro 5.0 正式推出，此次升级不仅巩固了原有的跨端优势，更通过架构重构，成功攻克了 Android、iOS、鸿蒙原生三端的适配难题，真正实现了 小程序、H5、Android、iOS、鸿蒙原生 的“一码五端”统一开发。性能是业务的生命线。其中，分类页成功迁移回主站并同步支持鸿蒙端，个人信息页和通用设置页也完成鸿蒙端迁移，均实现了一码三端（iOS

引言：今年，Taro 迎来了里程碑式的架构升级——Taro 5.0 正式推出，此次升级不仅巩固了原有的跨端优势，更通过架构重构，成功攻克了 Android、iOS、鸿蒙原生三端的适配难题，真正实现了 小程序、H5、Android、iOS、鸿蒙原生 的“一码五端”统一开发。性能是业务的生命线。其中，分类页成功迁移回主站并同步支持鸿蒙端，个人信息页和通用设置页也完成鸿蒙端迁移，均实现了一码三端（iOS

多智能体系统正推动AI从单点智能迈向群体协作。随着大语言模型（LLM）和多智能体技术的持续突破，开源社区涌现出众多项目，探索智能体在文档处理、代码生成、自动化办公等场景的协同应用。然而，当前多智能体开发仍面临生态分散、调试复杂、决策不透明等挑战，阻碍了更广泛的落地。然而，当前多智能体开发仍面临诸多挑战：框架生态碎片化、配置调试复杂、智能体协作逻辑“黑盒”，使得构建和维护多智能体系统对个人开发者和中

在以往的算法实验中，算法团队通常重点关注 UCTR、UCVR 等核心考核指标，并依据这些指标的显著性来指导实验的扩量或全量上线决策。然而，在这一过程中，仅关注正向指标的提升是不够的，还需通过深入的数据分析，识别潜在的风险因素——即在实现预期指标提升的同时，是否对其他关键指标带来了隐性的负面影响，并评估此类代价是否在可接受范围内，从而做出更为全面和审慎的决策。此外，由于实验内容存在差异，不同实验往往

当前各类状态信息为st，已知各模块负载约束Cm，权衡消费Q(st,at)和算力消耗C(st,at)的关系，应该采取什么样的动作组合at，能够得到最大的奖励R(st,at)。

技术人需要构建"T 型能力"：既要具备垂直领域的技术深度，又要拥有横向拓展的视野广度。这种能力结构不仅能有效应对当前的业务挑战，更能为未来的技术革新提供坚实基础。我也要求自己持续精进技术深度、敏锐培养商业敏感度、始终坚守人文关怀。不断探索大模型的技术潜力，深入理解业务的核心诉求，同时确保技术应用始终符合伦理规范和用户利益。技术人的浪漫，或许就在于这种永不停歇的攻防之舞。

在 AIGC 技术席卷各行业的浪潮中，视觉生成技术正成为重构电商生态的核心力量。当电商从“商品陈列”转向“内容驱动”，品牌对海量、多元、精准的视觉素材需求空前迫切，而传统人工制作模式早已难以应对存量市场下的效率与成本挑战。以大模型为核心的 AIGC 技术，恰好为这一痛点提供了破局方案。它不仅能实现商品图、带货视频的批量生成，更能基于用户画像打造“千人千面”的个性化素材，让内容从“大水漫灌”变为“精

关键发现1、HashMap.get() 操作成为最大 CPU 热点（4.08%），集中在 GroupIdHitMemCache.trans() 方法2、Caffeine 缓存频繁加载导致性能瓶颈（3.9%），主要在 RuleValueCache.get() 调用3、外部 RPC 调用（Molo 智能服务）占用大量 CPU 资源（2.62% + 1.66%）4、HashSet.contains()