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2026年3月23日
【龙虾大脑核心揭秘-1】OpenClaw处理流程链路解析
摘要: 引言 OpenClaw作为一款开源的AI智能体(Autonomous Agent)框架,自2026年1月开源以来迅速成为AI领域的现象级产品。它的核心价值在于将大语言模型的推理能力与本地系统操作深度结合,实现了从"对话式AI"到"行动式AI"的跨越。本文将深入解析OpenClaw的处理流程链路,揭示
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posted @ 2026-03-23 19:19 京东云开发者
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2026年3月18日
与AI结对编程,一路同行:一款数据库稳定性保障插件之AI设计开发结对编程实践之路
摘要: 背景 在日常工作中,有时会遇到一些突发流量,突发流量虽然持续时间短,但形成的流量洪峰不容小觑,对于系统来说也是较大的冲击。应用、数据库等方面都会有明显的跳点,持续时间越长,风险越大。 突发流量的来源,有时是来自JSF、RESTful等远程服务调用,也可能是MQ事件消息,也可能是系统自身的一些定时任务
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posted @ 2026-03-18 13:25 京东云开发者
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抽丝剥茧探穷境!一次数据库JSON字段的深度使用实践
摘要: 背景 在我们系统中,承接多种行业,多种商家的,多个业务条线,不同场景的的不同业务诉求,在实现上将个性和通用字段隔离,通用字段是所有条线通用逻辑所共用的标准字段,对于个别条线的个性化诉求,则通过个性化扩展字段来实现。 通用字段,作用于通用逻辑,所有条线走到相应功能时,会对通用字段读写。而对于个性扩展字
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posted @ 2026-03-18 13:25 京东云开发者
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智算监控的下半场:从基础设施报警到算力精算师
摘要: 摘要: 在十万卡集群与万亿参数模型时代,基础设施的稳定性直接决定了模型训练的边际成本。当单次训练成本高达千万美元时,监控系统不再是简单的报警,而是衡量算力价值的精算师。基于一线智算运维实践,探讨如何打破数据中心、服务器与网络之间的数据壁垒,构建具备业务感知能力的下一代智算监控体系。 一、 核心痛点:
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posted @ 2026-03-18 13:25 京东云开发者
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2026年3月3日
保险AI落地密码:技术实战分享
摘要: 一、 AI Agent落地方法论与技术点 1.怎么选场景,定目标? 相信大家和我们一样,遇到的第一桩难事,就是选场景,定目标。目标场景定的不对,不但常常让产研的心血付诸东流,还会无法形成合力,形成由点线再到面的连招攻击。为了介绍我们如何选场景,定目标,先介绍一下京东保险在干嘛?我们做传统保险,在京东
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posted @ 2026-03-03 14:32 京东云开发者
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移动端里的AI,用户到底要什么?
摘要: 写在前面的话 今天不想讲那些技术架构图,也不想堆砌一堆iOS专业术语。我就想聊聊,作为一个离用户最近的客户端开发,我是怎么看待AI的——它到底是让咱们的产品变更好了,还是变更拧巴了。梁宁老师在《增长三十讲》里说过一句话特别打动我:"产品经理要有同理心,要能感受到用户的爽点、痛点和痒点。"今天我想说,
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posted @ 2026-03-03 14:31 京东云开发者
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POP订单B端检索系统架构的前世今生
摘要: 导读 随着京东业务增长、平台商家数的大幅增加,京东的订单量急剧上涨,尤其是2025年京东发力本地生活业务,给B端订单存储带来较大压力;另一方面京喜自营做为京东低价策略心智的店铺,业务增长也是非常迅猛,一个店铺订单相当于几十近百个店铺单量总和。基于以上订单ES存储面临极大挑战,系统架构升级迫在眉睫。
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posted @ 2026-03-03 14:31 京东云开发者
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2026年2月11日
AI推理:如何实现吞吐翻倍、时延降90%与GPU资源节省26%?
摘要: 引言:AI规模化落地,推理系统面临全新挑战 全球领先的市场研究和咨询公司IDC预测,到2028年,75%的新 AI 工作负载将实现容器化,从而显著提升模型与工作负载更新的速度、一致性与安全性。容器化技术将成为 AI 推理时代的“默认交付形态”。当前随着大模型技术快速演进与业务场景的深度融合,AI业务
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posted @ 2026-02-11 14:19 京东云开发者
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Agent Skills与MCP:一场被误解的"替代战争"
摘要: 在 Agentic AI 快速演进的今天,“Agent Skills 会取代 MCP”或“MCP 已经过时”的声音不绝于耳。这种二元对立的叙事,看似犀利,实则掩盖了智能体架构设计中最本质的真相:Agent Skills 与 MCP 并非对手,而是搭档。 前者是人类智慧的结晶——将业务规则、决策逻辑与
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posted @ 2026-02-11 14:19 京东云开发者
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突破传统限制:OxygenREC--一个基于指令跟随的"快慢思考"电商生成式推荐框架
摘要: 在电商推荐系统中,推荐模型长期面临着两个核心矛盾:一方面,传统的多阶段级联推荐系统存在目标不一致和误差累积的问题;另一方面,直接引入大型语言模型LLM虽然能带来强大的推理能力,但其高昂的延迟和计算成本在工业级应用中难以承受。更重要的是,现有的生成式推荐方法在多场景扩展性上面临巨大瓶颈--每个场景都需
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posted @ 2026-02-11 14:18 京东云开发者
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