足够详尽

让数据为AI而治理，让AI为业务而服务。

马尔科（吴浩亮） 小红书 交易、基础数仓负责人

骆昱宇 香港科技大学（广州） 助理教授、博士生导师

在数字化运营中，用户行为分析是洞察业务痛点、驱动增长的核心手段。火山引擎用户研究Agent是新一代用户精准洞察与决策助手。

我们期望这一基于大规模真实数据的测试平台，能够为下一代Context-aware与Physically-grounded的LBS生成式推荐系统提供真实、可靠的评估标准与研究方向。

本项目是个性化生成式检索在淘宝主搜索场景的首次落地，完成了大体的框架设计，迈出了从零到一的关键一步。我们成功证明了生成式召回范式的潜力，并给当前召回系统带来了可观的增量。

通过将前沿的时空推理引擎接入真实业务场景，我们力求全方位感知真实需求，在开口前就提供量身定制的主动决策与贴心服务。看高德如何把传统的\x26quot;搜与推\x26quot;升级为会思考、会主动决策的 Agent。

我们相信，真正的需求理解，不是某类场景发生了多少次请求的统计汇总，而是在什么处境下，产生了什么需求，背后是什么决策逻辑。当机器能够回答后一个问题，AI Agent才真正具备了「服务需求」而非「服务数据」的能力。

本文提出一套面向家居导购Agent的自动化评估链路：基于结构化多维度（基础/专业/补充指令+用户画像）Benchmark，采用LLM-as-a-judge实现91.9%准确率的自动评分，并通过人工抽样校准。

本文为RAG技术实战指南，聚焦Agent开发中的核心挑战：知识库构建不规范、检索召回不准、缺乏量化评测。

李明玉 淘天集团 算法专家

本文通过真实案例展示了如何利用 Claude Code 的 /prd、/goal、/after-goal 三个斜杠命令，实现从需求拆解到代码合入的全自动化开发流程。

齐家兴博士 NVIDIA 解决方案架构师

导读 本次分享题目为 Data Engineering Agent 的成长之路，主要介绍 Datus AI 相关的行业背景、设计架构、特性、未来规划、设计理念。 主要内容包括以下几个部分：1. data agent 现状 2. Datus 设计架构 3. 交互式…

潘广远 快手 快手生活服务数据中心架构师

gent harness（执行编排层）正在成为提升长周期代理性能的核心驱动力。

每个智能体执行框架都面临同一个根本性限制：上下文窗口的容量，永远不足以容纳模型可能需要记住的一切。

文章从 Skill 的规范格式、三层渐进式加载机制、模型驱动触发逻辑出发，深入解析 Skill-Creator 的工程化开发范式。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）