近一年，围绕大模型的 Agent 方案呈现井喷态势。从自动化流程、开发辅助，到复杂任务编排，Agent 几乎成为所有 AI 应用的默认形态。 但在实践中，许多系统很快遇到一个共同问题：任务流程越来越复杂，模型的行为却难以预测，失败原因也难以定位。 要理解这一现象，视角需要下沉到 Agent 的底层执行方式。在大多数 Agent 系统中，模型并不是持续自主地完成任务，而是通过一系列推理、行动和反馈来推进流程。 ReAct 范式正是对这一执行过程的抽象总结。它为 Agent 提供了一种清晰、可控的工作链路，使复杂任务能够以结构化的方式逐步完成。 本文将围绕 ReAct 展开，解析其原理、架构设计、适用场景，并结合代码示例说明它在 Agent 系统中的具体实现方式。
想用AI“躺平”批量产出电影级字标和爆款封面？本文将完整复盘我们在好看视频落地 AI视觉生产力的实战路径——涵盖艺术字标体系构建、高点击封面公式提炼，以及从人工提效到平台化自动生产的进阶实践。这不仅是一套提效方案，更是一次关于设计师如何驾驭AI、主导创意生产新范式的探索。
在游戏开发中，大量可探索区域的环境与道具摆放，需要美术与关卡团队反复挑选资产、调整位置、尺度、朝向，并处理“有支撑、无穿插、留通行”等基础约束。这类工作细节密度高、迭代频繁，往往消耗大量制作时间。围绕提升场景制作的稳定性与一致性，腾讯游戏持续探索将AI能力与传统几何、物理工具链结合，在可控、可编辑的制作流程中，为场景搭建提供更稳定的辅助能力与可编辑的布局起点，帮助团队把更多精力投入到核心体验与细节打磨上。需要说明的是，这类能力主要用于研发制作环节：AI输出作为可编辑的候选方案，由美术、策划、程序在工作流中审阅、调整与验收。核心关卡、关键镜头与高关注区域仍以专业美术的创作与精细打磨为主；AI更适合用于过渡区域、边缘区域与远景背景等非核心但必须覆盖的部分（这些区域往往没有过多的艺术家的创作空间深度、自由度，美术做起来也非常痛苦、机械），在叙事合理性、资产风格一致性与基础空间美学、物理约束上提供辅助，减少PCG规则带来的重复、穿帮感，让游戏团队把宝贵的手工精力集中投入到玩家最在意的体验与细节上。
在当今的信息流与电商生态中，个性化推荐系统已成为驱动用户增长与商业转化的核心引擎。通过深度挖掘用户的历史行为数据，我们成功地构建了“千人千面”的推荐体验，精准预测并满足用户的潜在兴趣。然而，当我们沉浸于算法带来的高效率时，一个日益凸显的问题也浮出水面：现有的推荐系统，在很大程度上是一个“活在过去”的系统。它们精于基于站内数据进行归纳和预测，却对瞬息万变的站外世界显得“后知后觉”。无论是引爆社交媒体的社会事件，还是某个名人意外带火的单品，这些具有极强时效性的“热点”往往在推荐系统的感知范围之外。这种固有的滞后性，使得信息流虽然“精准”，却缺少了至关重要的新鲜感与惊喜度，难以满足用户探索未知、追逐潮流的深层心理需求。
在前端开发领域，Ant Design 一直是企业级 React 应用的首选 UI 库之一。随着 Ant Design 6.0 的发布，我们又见证了一次聚焦于组件功能与用户体验的革新。本次更新不仅引入了多个全新组件，更对现有核心组件进行了功能性增强，使开发者能够以更少的代码实现更丰富的交互效果。
本文深入介绍了百度一站式全业务智能结算中台，其作为公司财务体系核心，支撑多业务线精准分润与资金流转。中台采用通用化、标准化设计，支持广告、补贴、订单等多种结算模式，实现周结与月结灵活管理。通过业务流程标准化、分润模型通用化及账单测算自动化，大幅提升结算效率与准确性，确保数据合规与业务稳健发展。未来，中台将推进全业务线结算立项线上化、数据智能分析，进一步提升数据分析智能化水平，为公司业务发展提供坚实保障。
本文介绍了如何构建一个“自我编程”的Coding驱动型Agent，通过让大模型生成并执行Python代码来实现自主决策与复杂任务处理。该Agent基于ReAct架构优化，采用FIM（Fill-in-the-Middle）代码生成格式，结合Py4j实现Java与Python双向调用，并设计了分层记忆系统（感知、短期、长期）和模块化Prompt工程。其核心创新在于用“代码即指令”替代传统JSON工具调用，显著提升灵活性与执行能力，目标是打造能胜任DevOps场景的“1.5线”AI助手，具备自我评估、多Agent协作和持续学习能力。
通过链式思考增强的大语言模型在复杂任务上已取得显著的性能提升，但在将这种推理方式无差别地应用于所有问题时，常常面临推理开销过大、响应延迟偏高等现实瓶颈。为解决这一矛盾，bilibili Index-llm Team提出 SABER（Switchable and Balanced Training for Efficient LLM Reasoning），一种让大模型具备可切换、可控、并受 token 预算约束的推理能力的强化学习框架。SABER 首先对基座模型在每个训练样本中的推理长度进行统计，将样本划分到不同的预算层级。在随后的微调过程中，模型在系统提示词和混合奖励的引导下，学习如何在给定预算内完成推理。同时，我们额外加入一部分无思考训练数据，确保模型在关闭显式推理时依然能够稳定作答。SABER 支持四种离散推理模式：NoThink、FastThink、CoreThink、DeepThink，能够在推理深度与推理延迟之间灵活调节。我们在数学推理、代码生成和逻辑推理等复杂任务上进行了系统实验。
