在了解如何做好 Tools，先要明确为什么做好 Agent Tools 的开发对构建 Agent 至关重要。 Tools 是连接大语言模型（LLM）与现实世界的“感官”与“肢体”。单纯的 LLM 虽有强大的逻辑能力，但却是一个处于真空状态的“大脑”，只有配备了精良的工具，它才能进化为真正的主动智能体。合格的Agent Tool 应该是一个“可理解、安全且具备容错能力”的交互接口。
在多模态大模型（MLLM）席卷底层视觉的今天，基于强化学习（RL）的 IQA 模型虽然性能强悍，却受困于高昂的落地成本。本文中，研究者们不仅回答了“为什么 RL 能提升 IQA 泛化性”这一核心理论问题，更提出了一种全新的轻量化范式 RALI，在应用时可移除思考过程，并保留了思考带来的泛化红利，助力实时场景的使用。
通过引入合适的 MCP Server，智能体可以深度参与到日常开发流程中，协助完成项目文件读取、官方文档获取、浏览器自动化、代码仓库管理，以及跨会话的上下文维护等任务。 本文将基于真实开发场景，介绍 TRAE IDE 中常用的 10 个 MCP Server，并梳理了它们的核心能力、使用场景与可用工具，帮助你在不同开发阶段选择合适的 MCP Server，从而提升你的日常开发效率。
Agent 正在经历从“聊天机器人”到“得力干将”的进化，而 Skills 正是这场进化的关键催化剂。 你是否曾被 Agent 的“不听话”、“执行乱”和“工具荒”搞得焦头烂额？ 本文将带你一文弄懂 Skills ——这个让 Agent 变得可靠、可控、可复用的“高级技能包”。 我们将从 Skills 是什么、如何工作，一路聊到怎样写好一个 Skills，并为你推荐实用的社区资源，带领大家在 TRAE 中实际使用 Skills 落地一个场景。 无论你是开发者还是普通用户，都能在这里找到让你的 Agent “开窍”的秘诀。
在现代软件工程架构实践中，工程师普遍面临一个挑战：如何在海量的请求中精确捕捉异常链路，同时避免数据成本的快速增长。本文将探讨分布式链路追踪（Distributed Tracing）中的采样（Sampling）技术，并介绍火山引擎 APMPlus 团队在尾采样（Tail-based Sampling）方面的技术实践，以期为解决上述挑战提供一种思路。
在 Agentic Coding 实践中，提升效率的关键在于优化与 AI 的协作方式，而非寄望于无限的上下文窗口。核心策略是采用“短对话、精简上下文”的模式，将复杂任务拆解为专注的子对话，并借助“复利工程”将 bug 修复、代码审查等日常经验沉淀为可复用的项目知识库，使系统获得记忆并实现效率的持续增长。此外，改善开发者体验（如清晰文档、快速测试）具有双重价值，既能帮助人类开发者，也能显著提升 AI 的表现。最终，与 AI 的协作应被视为一门需要刻意练习的技能，通过不断实践，开发者可以成为驾驭 AI 的“专家型通才”，在更广阔的领域创造价值。
我们正处在 AI 驱动的技术浪潮中，Valkey 作为开源社区核心 KV 存储引擎，已成为 AI 基础设施的 “数据粮仓”。随着 AI 业务爆发式增长，数据存储量指数级攀升、业务吞吐需求持续飙升，对 Valkey 的大规模分片集群服务提出了前所未有的严苛要求 —— 就像 “千军万马过独木桥”，原有架构难以承载如此高强度的业务压力。
本文将会向您介绍如何利用 Eino ADK (Agent Development Kit) 构建一个强大的多智能体系统。往期链接：Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从0到1搭建智能体系统以 Excel Agent 这个实际业务场景为基础，Excel Agent 是一个能够“听懂你的话、看懂你的表格、写出并执行代码”的智能助手。它把复杂的 Excel 处理工作拆解为清晰的步骤，通过自动规划、工具调用与结果校验，稳定完成各项Excel数据处理任务。接下来我们将从 Excel Agent 的完整架构与功能出发，向您展示该 Agent 是如何通过 Eino ADK 逐步搭建的，进而深入浅出的理解 Eino ADK 的核心设计特点，助您快速上手 Eino ADK，向构建自定义智能体与 AI 应用系统更进一步。点击原文即可获取本示例完整代码链接，您可以随时浏览与下载。
veDB-HTAP 论文入选 VLDB'25 | 字节跳动高度集成、高效执行&自适应的 HTAP（TP&AP 融合）系统
