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SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
快手 AB 场景提速 145 倍，从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗降 72%，刷新 Doris 单机群最大规模。本文介绍选择 Apache Doris 的原因，以及在存储、计算、调度、稳定性等方面的优化，对构建 AB 实验平台有参考价值。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。
Claude Code 最佳实践：从「能用」到「用得好」的 15 个关键技巧
GitHub热门仓库‘claude - code - best - practice’拆透Claude Code用法。本文提炼其精华，结合经验给出实操指南，涵盖上下文管理、CLAUDE.md设置、子代理等15个关键技巧，助你用好Claude Code。
深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践
文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点；Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理；Harness工程为模型套“马具”，保障其可控运行。
Grab 工程实践：将 LRU 升级为 TLRU，Android 图片缓存节省 50MB+
为改进 Android 应用图片缓存管理，Grab 工程师将 LRU 升级为 TLRU。通过引入基于时间的过期机制，fork Glide 项目扩展 DiskLruCache 实现。此方案让 95% 用户缓存省 50MB，可回收数 TB 存储空间。
Claude 5史诗级泄露，史上最强编程模型评测炸裂！核心秘密曝光
Anthropic的Claude Sonnet 5即将发布，已存在于谷歌基础设施中，性能领先谷歌‘Snow Bunny’一代。它价格比Opus 4.5便宜50%，有100万token上下文窗口，SWE - Bench成绩超80.9%，还有自动开发团队模型。
产品研发AI提效实践：PRD智能体在需求领域的提效探索
随着AI发展，企业探索用其优化产品开发流程。文章介绍PRD和系分智能体落地进展，目标提升产研效率、规范文档管理，阐述技术方案、能力展示，也指出RAG链路等方面挑战及后续研究方向。