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从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践

AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。

纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统，将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑，通过协作空间与A2A通信协议配合，实测稳定性佳。平台降低开发门槛，后续规划聚焦多方向。

多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。

香港大学黄超教授团队开源ViMax框架，在GitHub获高星标。它借助多智能体协作实现AI自编自导自演视频，突破主流模型在长视频制作的瓶颈，采用多种策略应对技术挑战，不过在多方面仍有提升空间。

OpenClaw项目爆火，但龙虾存在「失忆」问题。TiDB联合创始人黄东旭发布免注册的永续记忆服务mem9.ai，解决其记忆痛点。它一虾一库、免注册、支持备份迁移等，还上线个人记忆空间，与OpenClaw官方架构深度配合。

高德用AI重构底层技术栈，建立主 - 从Agent架构，将千问大模型与空间智能结合。新架构分Agent层、模型层和工具层，还依托生态数据和通信协议。这让高德从工具变智能体，为行业转型提供范式。

文章探讨 AI 写大部分代码时软件工程的走向。最新模型让开发者有‘顿悟时刻’，如 Google 工程师用 Claude Code 一小时完成去年的工作。AI 编程能力在 11、12 月迎来拐点，专业知识贬值，软件工程师核心能力更重要，也带来诸多挑战。

Notion CEO Ivan Zhao 在播客采访中分享打造 AI 产品的观点。他认为 Notion 整合 SaaS 成生产力工具，数据库是核心。好产品做到 7.5 分即可，构建 AI 产品像“酿啤酒”，知识工作领域 Agent 未真正出现。

Anthropic的CEO达里奥·阿莫代称AI发展或致严重就业危机，未来1 - 5年冲击就业市场，金融等行业入门级白领工作首当其冲。他认为无法暂停AI研发，呼吁思考应对之策，还建议对AI公司征税。

北大、港中文等团队提出原生3D编辑框架VGGT-Edit，不再绕回2D，直接在3D空间编辑。它采用残差场预测等机制，在DeltaScene测试集表现出色，单次编辑约5秒，最高120倍加速。