AI 原生研发模式不是渐进式改良，而是从生产关系到技术架构的系统性变革,当基础设施足够标准化、语义化、可组合时，AI 的生产力将被完全释放，从\x26quot;辅助人类开发\x26quot;跃迁为\x26quot;自主端到端交付\x26quot;。

如何让模型稳定地执行端到端交付全链路，本文给出一些参考。

本文阐述了Harness Engineering作为AI Agent自主演进的核心工程体系，通过约束机制、反馈闭环、工作流编排与结构化Rubric评估，实现长时运行下的自我迭代与持续优化。

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Marketing AutoResearch 构建了一套 AI Native 经营托管框架：由人定义目标、约束、可行动空间和治理边界，Agent Team 在边界内持续提出假设、调用工具、执行小步实验、读取真实反馈、沉淀经验，并进入下一轮迭代。

Agent记忆存储方案深度洞察\x0a原文讨论来自Twitter @QuantumTransf，围绕ai-memo

本⽂是关于 AI 辅助编码的全⾯实战指南，基于天猫新品团队的实践经验，从问题本质到解决⽅案，从理论框架到实战案例，系统性地介绍如何让 AI 更好地完成⼤部分需求。

告警排查需频繁切换日志、APM、链路追踪等平台，耗时 10～30 分钟，且依赖个人经验。我们做了 Troubleshooter——用 LLM Agent 自动完成数据采集、根因分析和处置建议生成。上线后中位数耗时从 20 分钟降到 4.4 分钟，覆盖 11 服务、10+ 告警类型。

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本文记录了一套智能客服质检系统，该系统覆盖西班牙语和葡萄牙语，横跨出行、外卖、金融三大业务线。

2025年成为AI智能体(Agentic AI)元年，传统工程架构面临与AI\x26quot;不确定性\x26quot;的冲突。

你有没有过这种体验：和 AI 聊完一个复杂项目，第二天它就忘了你的偏好、之前的决策和踩过的坑？人工智障不过如此吧……？

非常详尽的笔记

通过定义解决问题的边界能力、搭建多层架构方案、方案落地逐步递进地展开AI导购在为用户服务的应用过程。