为了应对LLMs内在知识的有限性，检索增强技术RAG（AI + Search）应运而生。然后随着模型能力（推理能力和工具调用能力）的不断发展，RAG也在逐渐从死板的人类工程向灵活的模型自主性过渡，即更加Agentic了（智能体），比如兴起的新概念DeepSearch。智能体的自主性面临着知识边界问题和能力边界问题，这两个边界问题也分别对应着模型知识和能力拓展的两大利器：信息和工具。无论是边界问题还是拓展利器，对模型本身的能力（尤其是深度思考推理能力）要求都很高。相应地，模型训练范式也在逐渐从有监督微调向强化学习后训练过渡。以AI Search或者Search Agent为基础，其他各种Coding Agent、Browser Agent等智能体百花齐放，并且未来的趋势是通用型智能体。
本文介绍了阿里巴巴推出的分布式类ManusAgent框架——ali-langengine-dflow，旨在解决现有Agent架构在互联网2C业务场景中的局限性。文章从背景出发，分析了当前主流Agent架构（如Manus、字节TARS、AutoGLM）存在的问题，如云虚拟机架构的数据孤岛问题、本地化Agent架构的响应速度与安全性不足等，进而提出了一种结合分布式服务端与异构C端的混合架构。
本文以 MNIST 手写数字识别为切入点，介绍了深度学习的基本原理与实现流程，帮助读者建立起对神经网络建模过程的系统性理解。
在由 SSL/TLS 编织的现代网络“静默区”中，黑客的指令如同加密电台中的摩尔斯电码般悄然传输。传统安全设备如同戴着眼罩的卫兵，只能听见电流的白噪音。直到我们用模型为攻击行为刻下无法伪造的“行为指纹”，赋予了机器“听见加密心跳”的能力，Cobalt Strike 这个深度潜伏的“隐身刺客”才彻底暴露在安全防护的视野之下，再无藏身之所。
本文针对服务启动后几分钟内 CPU 持续处于高峰状态的问题，提出了自己的分析思路与解决方案。最终线上效果比较显著，成功解决了每次发版过程中频繁告警、业务受损以及用户体验不佳的问题，为服务的高可用性增添了一道重要保障。本文的重点在于问题的发现、分析及解决思路。对于 CPU 相关的问题，火焰图和 Arthas 是非常有效的工具，建议大家在遇到类似情况时，积极尝试使用这些工具进行排查和解决。
本文深入探讨软件架构的本质与设计方法论，从架构定义演变到现代架构实践挑战，系统分析架构设计面临的业务复杂度、分工困境和现实约束。作者提出“架构即软件设计本身”的核心观点，强调架构应平衡业务需求、团队协同与系统演进，并最终以实用主义视角提出“恰如其分的架构”理念。
去哪儿网的数据平台为了满足各业务线的看数、取数、用数需求，沉淀出多种数据产品，包括QBI看板、质检系统、即席/SQL分析、趣分析、离线圈人、实时营销等。这些数据产品依赖于多种计算引擎和数据存储来满足不同的业务场景需求。
在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，“幻觉” 问题始终是制约其落地的关键瓶颈 —— 模型常常生成看似合理却与事实不符的内容。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的出现，为解决这一问题提供了核心方案：通过将 “检索外部知识库” 与 “生成模型” 结合，让 LLM 在回答时 “有据可依”，显著提升输出的准确性与可靠性。随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。
