天猫技术以驻钉钉需求群的数字员工探索端到端研发协作，通过共享需求上下文和沉淀业务资产，减少信息交接、等待检索与隐性知识流失。数字员工已在天猫技术所有业务线落地推广，月均活跃需求交付100+，上下文层按知识、能力、过程、协作四个维度组织资产。文章提出流程协同、单人主导、数字员工主导三级演进路径，目前交付主要运行在前两级，第三级自主推进与定向找人仍在探索，放权前需建立门禁、回滚和升级人工机制。
推荐理由：将研发提效拆成协作路径压缩与隐性知识沉淀两条线，为定位编码之外的交付瓶颈提供了可迁移的分析框架。
Jev 面向结构化问题返回有类型的决策及概率，京东技术围绕其与 LLM 的分工和生产接入展开解读。其 Choice、Score 和 Noul 三种输出分别用于选择、评分和带概率的二元判断，但类型正确不等于语义正确，概率输出也不能替代业务安全约束。落地建议从高频、边界清楚、可评测、可回滚的决策点开始，比较规则、传统分类器、LLM 结构化输出与 Jev，并经过离线评测、影子运行和逐步放量。
推荐理由：将决策模型接入拆成契约定义、基线比较和影子运行，把类型约束、概率评测与执行权限分开处理，可迁移到边界明确的自动化节点。
快手科技副总裁王诩在 QECon 大会分享快手两年 AI 生产力实践，路径分为 AI 嵌入研发流程、全员通用智能体、团队级 Agent 协作链和成立企业 AI 生产力（iWork）组织四个阶段。
推荐理由：快手把两年 AI 提效实践拆成四个阶段，并复盘个体提效为何难以带动组织效率。
大淘宝技术介绍方舟 AI 会场 Agent Harness，把用户一句话需求经策划、视觉设计、数据装配与页面构建链路转化为可投放淘内或端外的 page.html 会场。
推荐理由：淘天团队拆解会场 Agent 的 Harness 环境，涵盖 Skill 体系、SubAgent 上下文隔离与质检观测，可供构建生产级 Agent 参考。
高德视觉技术中心推出统一具身推理模型 ABot-ER，以智能体驱动的数据—模型自进化引擎将模型错误转化为下一轮数据需求，并用任务条件化训练协调多任务学习。单个 9B 权重在十二项具身推理基准上取得综合 SOTA，其中 RoboVQA 达 71.79、Cosmos 达 68.96、VABench-P 达 63.33。
推荐理由：高德开源五种规模的具身推理模型与训练数据，读者可了解其数据与模型自进化的训练方法。
京东技术团队分享了其自研分表组件的设计与实现，基于 MyBatis 插件机制，用策略模式加责任链模式完成 SQL 拦截与重写。组件按仓库编号分表，支持单写单读、双写单读、单写双读等多种读写策略，双写时用分号拼接两条 INSERT 同时写入旧表与分表，双读时用 UNION ALL 合并结果并对 COUNT、SUM 做外层聚合。
推荐理由：京东团队公开自研分表组件的设计思路与双写双读 SQL 重写细节，可作为大表治理的工程参考。
美团技术团队公开了面向搜索推荐场景 SLM 的推理引擎，以静态 DAG 组织完整业务请求，结合 AOTInductor 编译、Packed Prefill、请求内 K/V 共享和选择性 FP8 压缩调度与计算开销。
推荐理由：美团公开了面向搜推有界生成负载的推理引擎设计，含分层 A/B 数据与适用边界，可供同类低延迟场景参考。
得物技术介绍了资产验收场景的 Agent 实践，把验收规则以文本配置下发，由 LLM 负责材料提取与规则比对，文件解析、印章检测、数值核对等环节交给确定性代码。系统配套用户反馈推导标准答案、试跑与回测双阈值门禁、三种流量四道隔离闸门，并采用提取与判定分离的双制品模型、关键判定多模型投票和盖章检测三级流水线。文中称月均验收单审批量数百单，规则发布需回测一致率超过配置阈值（如≥90%）才允许常规发布。
推荐理由：得物技术公开资产验收 Agent 的确定性工作流设计，含试跑回测门禁与防幻觉护栏的具体实现。
美团技术团队提出统一推荐基座大模型 MTFM，在 MTGR 基础上首次实现外卖多个主要业务的统一精排模型，相关工作已被 KDD 2026 收录。模型以异构 Tokenizer 与动态掩码实现多场景特征免对齐，用混合注意力与 Target Scale-Up 提升 Scaling 能力，并借鉴 LLM 的初始化、Muon 优化器等实践改善深层网络训练。
推荐理由：美团公开了推荐基座模型从多场景统一建模到训推优化的完整工程路径，可看工业级 Scaling 如何落到业务指标。
美团技术团队发布《Agent 评测白皮书》系列第一篇《评测全览》，把完备的 Agent 评测体系概括为四个模块、三种能力、两条 Loop、一套资产。四个模块分别是离线评测、在线评测与在线监控、Case 挖掘与归因、观测基建，其中离线评测作为变更门控，在线部分负责发现未知问题。文章还给出评测体系成熟度自查表，建议冷启动阶段观测、评测集、回测门禁各到 L1 即可支撑最小闭环，并预告下一篇《冷启动篇》。
推荐理由：美团评测团队把两年多业务实践沉淀成四模块、两 Loop 的评测框架，并给出可对照的成熟度自查表。
美团技术团队介绍面向本地生活场景的AI数字人直播方案美团智播，围绕形象生成、动作驱动、语音手势协调与推理加速四项技术展开。方案支持真人1:1复刻、30秒生成直播素材、3分钟完成开播配置，过去一年月日均GTV同比增长82.12%，开播场次提升11倍。其中Glance2Gaze实现75%视觉token压缩与2.5倍推理加速，将并发成本降低60%以上。
推荐理由：美团智播团队系统拆解数字人直播从形象生成到万路并发的四项自研技术，可作为多智能体实时系统的工程参考。
美团履约技术团队与北京大学合作的《GeoRA: Geometry-Aware Low-Rank Adaptation for RLVR》入选 ACL 2026 杰出论文，全球共 18 篇入选。
推荐理由：美团与北大提出面向 RLVR 的低秩适配方法 GeoRA，读者可了解其几何先验设计与在业务 Agentic RL 中的落地数据。
美团搜索团队披露服务零售排序引入 LLM 语义表征的三期实践，从 2025 年 Q4 到 2026 年 Q2 累计完成 3 个 LR 并全量上线。
推荐理由：美团服务零售搜索三期迭代的完整工程复盘，给出了从难负样本构造到跨场景表征迁移的可复用路径。
美团技术团队有 8 篇论文被 KDD 2026 收录，覆盖推荐大模型、奖励建模、智能体搜索、Transformer 框架与元泛化等方向。其中 MTFM 以无对齐方式统一多场景推荐并已全量替换独立精排模型，MTGenRec 相比 TorchRec baseline 取得 1.6 倍至 2.4 倍训练加速。
推荐理由：美团公开 KDD 2026 收录的 8 篇论文与 KDD Cup DataAgents 赛道夺冠方案，可看到工业推荐、奖励建模与智能体搜索的落地路径。
美团图灵 Agent 评测团队将内部博客公开，由浅入深讲解 Agent 评测，涵盖评测是什么、如何建立评测体系，以及长程 Agent 框架对评测带来的变化。文章提出观测加评测等于持续迭代，主张评测需覆盖结果、过程、效率、风险四层，并用指标下钻与 Rubric 二元化实现人人一致、人机一致，文中称数字站长人机一致率达 99%，Beam 从 62% 提升到 92%。
推荐理由：美团图灵团队把两年内部评测实践公开，给出从指标体系到长程 Agent 评测基建的完整落地路径。
美团正式上线全场景 AI Agent 平台 CatPaw，搭载本月开源的 LongCat 2.0（总参数 1.6T、原生支持 1M 上下文）。平台提供移动端、PC 端与云端 7×24 小时协作的 AI 工作台，并内置可一键安装的专家与技能库；同时推出 Managed Agents 企业级托管平台，支持数字员工、租户隔离与可视化运维。
推荐理由：美团把 LongCat 2.0 的模型能力封装成可落地的 Agent 平台，内部 9 万员工、3 万个 Agent 的规模数据可作为企业智能化的参照。
美团 LongCat 团队开源搜索智能体评测基准 LoHoSearch，基于覆盖 762 万维基百科实体的知识图谱自动生成题目，含 544 道经人工核验的题目，覆盖 11 个领域。
推荐理由：美团用知识图谱自动出题构建搜索智能体基准，并给出各模型准确率与上下文策略收益收窄的对比数据。
有赞 coder 团队分享了 Knowledge Wiki 实践，把项目知识以 .wiki/ 目录随 git submodule 分布在 workspace、app、context 三层，供 AI 按层读取。
推荐理由：有赞团队完整拆解了知识库的分层结构、渐进式披露与多 Agent 初始化流程，可作为团队自建 AI 知识层的参考。