得物小摊 AI Native 演进实录:用 Harness 构建可控 AI 交付
得物小摊团队复盘了从 Prompt 转向 Delivery Harness 的 AI Native 交付实践,用 Version Contract、Execution Boundary、Evidence Gate 和 Repair Loop 四个组件接管交付状态,让 AI 参与多模块开发时的改动范围、验证证据和发布记录都可检查、可复验。
得物小摊团队复盘了从 Prompt 转向 Delivery Harness 的 AI Native 交付实践,用 Version Contract、Execution Boundary、Evidence Gate 和 Repair Loop 四个组件接管交付状态,让 AI 参与多模块开发时的改动范围、验证证据和发布记录都可检查、可复验。
阿里速卖通技术团队为商品中心 AI Agent 构建了一套精细化评测体系,按感知、规划、记忆、工具四大模块拆解评测,并同时衡量质量、成本、性能三个维度。该体系以任务完成率为北极星指标,端到端评测覆盖任务完成率、多轮对话完成率、幻觉率等六项用户感知指标,模块级评测则定位意图识别、路由决策、记忆衰减等具体根因。
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能,通过原生视频工具动态检索目标片段,token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
字节跳动数据库团队有 5 篇论文入选 VLDB 2026,方向涵盖键值分离存储引擎、写入下推、Agentic LLM 数据准备、时序图社区搜索与 GPU 子图匹配。
火山引擎日志服务 TLS 与对象存储 TOS 联合推出 CloudLens for TOS,把 TOS API 请求访问行为与存储资产纳入同一套观测框架。访问日志分析提供资源用量、热度统计、访问分析、安全分析和检索分析五个视角,可从全局趋势下钻到单次请求;数据透视按天统计总存储量、对象数量、历史版本和未合并分片,支持按地域、存储类型、Bucket 和前缀分析。
阿里开源本地优先检索基础设施 zg(zvec-grep),结合 Zvec 的向量检索与 BM25 能力以及 ripgrep,通过 CLI 与 MCP 提供语义检索、混合检索和精确匹配。
腾讯云开源的 CubeSandbox 发布 v0.7.0,基于 S3 后端存储实现沙箱跨机暂停恢复,可在 A 节点暂停、B 节点恢复,该能力当前为预览版,默认由内置 MinIO 承载。新版本还让计算节点保留历史版本组件,使模板与快照不再因组件升级失效,并将节点管理等运维能力从 CubeMaster 迁移至 CubeOps。
香港科技大学(广州)联合腾讯 AI 平台部提出 VibeWorlding,一个通过多轮对话与工具调用自主构建和编辑交互式 3D 世界的多模态智能体框架,并开源 VWE-Bench 评测基准与 VibeWorlding-Gym 训练框架。
得物技术部两位司龄5年的校招生海狸和骅征分享了各自的成长经历。海狸在交易平台做后端开发,参与AI导购项目后转向业务对接与需求挖掘;骅征在国际技术做后端开发,经历香港仓寄售、日本开仓、美国自建站等项目,并参与国际火山云多云迁移,迁移过程中RT仅上涨10-13毫秒。
Netflix 推出 MAPS 多模态素材个性化系统,用 CLIP 图像嵌入(768 维)与素材 ID 嵌入拼接,让模型在标题上线初期就能理解画面内容,从而更早启动个性化。该方案把原本按画布分别训练的五个模型合并为一个,在交互数据最少的画布上收益最大。系统已用于封面图个性化、查询感知封面排序和视频预览个性化三套生产系统。
腾讯混元 8 月 28 日发布并开源新一代大语言模型 Hy4 preview,总参数 770B、激活参数 49B,上下文长度突破 1M,定位“为生产力而生”。在 163 名内部专家、203 个工程任务的盲测中,Hy4 preview 均分 2.99/4,略优于 GLM 5.3 的 2.92 和 Kimi K3 的 2.94。
Google DeepMind 推出 Gemini Omni 1.1 Flash,通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供场景延展、首尾帧插值、4K 升采样等生成视频控制能力。
阿里技术团队分享了「架构师 Agent」的系统化落地实践,先从架构师的核心职能技术方案设计切入,让 AI 完成需求理解、业务与系统知识加载、代码回源和方案生成。
推荐理由:文章把架构师的技术方案设计拆成需求准入、分层知识库、渐进式披露和代码回源,并给出可迁移的落地路径。
阿里发布全新 Qoder 智能体工作台,以 Coding 能力为核心底座,可理解上下文、制定计划、调用工具并执行验证,桌面应用端于 8 月 27 日上线。Qoder 累计全球用户超 600 万,超 10 万家企业客户在使用,此前已推出 Qoder IDE、Qoder CLI、JetBrains 插件、数字员工 QoderWake 和 Qoder Cloud Agents。
火山引擎 ADrive 通过 ADrive CLI(ve-adrive-cli 1.0.2)让 Codex、豆包工作和 DeepSeek Harness 围绕同一文件空间接力完成 48 小时新品视频发布。
腾讯 PUBG Mobile 后台团队用七个服务、三个月、一千八百多次提交、十六万行生产代码搭出一个内部平台,代码与设计文档全部由 AI 完成,没有一行是人写的。团队由此提出"机器提供事实、人做判断"的分工尺子:提示词约束要沉进框架和 runtime,判据是确定事实才做硬门禁,是代理指标最多做提醒。
美团履约技术团队与北京大学提出 GeoRA(Geometry-Aware Low-Rank Adaptation),将低秩适配显式对齐到 RLVR 的更新几何,在 1.5B 到 32B 的 Qwen 与 Llama 模型上稳定优于 LoRA、PiSSA、MiLoRA 等低秩基线,该工作获 ACL 2026 杰出论文奖。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe,在 Artificial Analysis 测试中流式场景平均词错率 4.0%、非流式 2.6%,最终转写时间较前代 Chirp 3 缩短 70%。
得物技术披露其 MultiAgent 平台的记忆系统实现:后端基于 Spring Boot 3 和 Java 17、Agent 编排采用 AgentScope,长期记忆选型 MemOS,在 1540 个问题、10 个测试用户的评测中综合得分 74.33%。
腾讯技术工程提出 Agent 自进化飞轮方法论,把评测、记忆、Self-Improve 与人机协作串成"信号→积累→落地→控制"四齿闭环,核心是环节间的数据通路而非单点技术。
腾讯云 Agent 可观测在 OneSuite 基础上推出 DSH 采集插件 tencentcloud-agentobs-sdk-dsh,以原生插件形态挂载,将 DeepSeek Harness 的执行过程还原为 entry/agent/step/chat/tool 五层调用树并上报。
阿里技术团队基于百炼 qwen3.7-max 的故障诊断与成本分析 Agent 做 Harness 层优化,20 轮会话的输入费用从 9.84 元降到 1.16 元,降幅 88.2%。
推荐理由:阿里技术团队公开了百炼 Agent 的完整成本优化路径,从度量、裁剪到缓存与模型分流都可直接复用。
腾讯团队用 1 个 TL 加 6 个子 Agent 的 harness 工作流驱动前后端开发,围绕让 AI 只看到当前需要的上下文、减少无关上下文、减少重复上下文三个原则做了 10 项改造,全流程预估降本 50%~65%。
美团搜索团队在服务零售排序场景分三期落地 LLM 语义表征,用 LLM 为 Query、POI、Deal 生成语义向量并以 cosine 相似度注入精排模型,三期累计完成 3 个 Launch Review 并全量上线。
Shopify 工程团队用 gisting 将 Sidekick GraphQL agent 的系统提示词从约 6000 token 压缩到约 1500 个 gist token(4:1),预测质量未下降。
得物技术介绍 EP-Harness,一个基于开源项目 Multica 二次开发的团队级 Agent 工作系统,把 Agent 当作团队成员管理,使其有身份、任务、状态、执行记录和权限边界。
阿里技术发布文章,结合内部项目 trade-ab-skill 讲解 Agent Skills 的结构规范、触发机制、作用域优先级与最佳实践。文章把 Skill 的核心设计概括为渐进性披露,分发现、激活、执行三阶段按需加载知识,并建议 SKILL.md 控制在 500 行以内、只做路由。
推荐理由:文章以内部 AB 实验 Skill 为例,拆解渐进性披露、触发机制与工具隔离等可迁移的工程做法。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,距 Gemini 3.6 Flash 仅三周,主打编码与智能体场景。新模型在 FrontierCode 1.1 Main 得分 43.6%(前代 34.4%)、DeepSWE v1.1 达 65.3%(前代 49.0%),WebDev Arena Elo 为 1588。
美团技术团队在 KDD 2026 入选 8 篇论文,覆盖推荐大模型、奖励建模、智能体搜索、Transformer 框架与元泛化等方向,其中 MTFM 已作为统一基座推荐大模型在外卖等场景全量上线。
Shopify 为移动 App 重建端到端测试框架,将测试稳定性从旧 API 的 50% 提升至 98%。新方案在 Appium 之上封装了强制断言的 builder 式 API,并用 PaddleOCR 与 OpenCV 做视觉元素定位,替代依赖 React Native Test IDs 的旧做法。该框架已在 Shopify 最大的 App 上验证,目前正探索推广到其他 App。
得物基于 AgentScope 2.0 的 HarnessAgent 架构构建了复合检索 RAG Agent,通过 ReAct 循环实现"搜索→评估→决策"的自主闭环,Agent 自主决定调用哪些工具、搜几次、是否精读。
美团图灵 Agent 评测团队公开内部博客,由浅入深介绍 Agent 评测,前两章讲评测是什么以及如何建立评测体系,第二章的方法论来自团队两年深入各业务团队的实践。
美团无人机在2026上海国际低空经济博览会展出全系自研软硬件,其低空物流解决方案已由超100万真实商业配送订单验证。截至2026年6月底,服务覆盖深圳、北京、上海、广州、香港、迪拜等城市,累计完成订单超100万单,其中医疗场景配送检验样本和药品超81万份。
Shopify 的 GraphQL agent 通过持续学习闭环,把生产经验压缩进模型权重,质量超过前沿模型的同时将延迟和成本降低 96%。该闭环先以评分标准定义质量并校准 LLM 裁判,再用 DSPy 配合 GEPA、Agentic Context Engineering 等反思式优化器,以自动研究方式迭代提示词、工具定义与编排代码。
得物技术团队开源了自研 Coding Agent「Violin」,底层引擎用 Zig 实现,客户端用 Python,两者通过 TCP + JSON line 协议通信。其架构借鉴 TypeScript 项目 Pi 的三层分离与 EventBus 设计,内置 6 个基本工具,适配 OpenAI 与 Anthropic 两种 LLM 协议,支持多模态、skill 与插件。
Netflix 构建了 LLM 驱动的推荐排序模型 GenRec,通过对内部基础大模型进行 Netflix 数据后训练,在仅使用少量 Phase-2 标注数据和输入信号的情况下,于大规模 A/B 测试中在短期和长期在线指标上均取得统计显著提升。
Google DeepMind 发布音乐生成模型 Lyria 3.5,已在 Google Flow Music 上线,在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面升级。新版本可生成更复杂自然的旋律结构、提示词遵循度更高的歌词,以及情感表达更真实、发音更准确的人声,并支持更便捷地控制输出曲目的节奏与时长。
Shopify 应用安全团队构建了一套智能体代码审查与测试预言机流水线,用于发现漏洞、用真实测试验证并生成针对 Shopify 的修复方案。该流水线由内部编排器 Dispatch 驱动,按测试引导、架构文档、文件编目、分区、并行 Hunting、顺序 Verification、后处理、报告、修复等阶段运行,首次全量扫描后改为基于 diff 的增量扫描以降低 token 消耗。
得物技术分享了订单系统适配 AI 编码的研发范式,提出需求澄清、技术方案、TDD 实施、门禁卡控、全流程埋点监控五道标准化关口,并依托 Claude Code 的 Spec-Driven 插件串成带人工确认门控的工作流。
美团正式上线全场景 AI Agent 平台 CatPaw,搭载本月开源的 LongCat 2.0(总参数 1.6T、平均激活约 48B、原生支持 1M 上下文)。CatPaw 提供开箱即用的 AI 智能工作台与 Managed Agents 企业级托管能力,支持移动/PC/云端多端协作与 7×24 小时运行。该平台已在美团内部覆盖 9 万员工、搭建 3 万个 Agent。