告别 AI Demo 页面：构建支持淘内货品运营、可C端投放的会场 Agent Harness
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。
#阿里
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阿里技术精选AI 评分8080 高德本地生活分析 Agent 的 AI Native 实践全景（万字长文回顾）
高德本地生活分析 Agent 在 FY27 S1 完成建设，支撑本地生活多个业务单元例行经营诊断，全行业经营简报一小时内产出。文章按 L0–L4 能力分级梳理进展，认为绝大部分任务已具备 L3 特征，部分场景走到 L4。作者复盘了分析执行、知识复用、经营判断三段返工，并给出指标口径更新 Pipeline、事实绑定与三层检查等做法。
推荐理由：高德本地生活分析 Agent 的万字复盘，记录了分析执行、知识复用与经营判断三段返工中的具体取舍。
阿里技术精选AI 评分7878 AI Native 回忆录：稳定性前端 S1 实践复盘
阿里稳定性团队复盘 S1 的 AI Native 研发转型，通过结构化技能、Anchor 插件和质量门禁，将跨角色生成的代码纳入团队交付流程。设计原型库与正式库分离但共享规范，AIOps 原型代码复用率从不足 30% 提升至 80%，还原、走查和修改从两三天压缩到半天。跨端开发仍需专业 owner 评审与结对支持，返工、缺陷、长期维护成本及应急助手的诊断效果尚未形成完整衡量结果。
推荐理由：把技术栈识别、规范加载和提交检查嵌入代码生产流程，为跨角色使用 AI 后如何减少交接返工提供了可迁移的工程方法。
阿里技术精选AI 评分8181 从榜单走向真实业务负载：Kernel Agent 刷新 Qwen3.8-Max 核心推理算子性能
阿里 TRE AI 系统工程团队用 AKA 优化 Qwen3.8-Max 的三类核心算子，在 60 个真实业务 shape 上均取得低于专家版本的几何平均时延。AKA 与算子库 atrex-kernels 已开源，地址为 https://github.com/alibaba/atrex-kernel-agent 和 https://github.com/alibaba/atrex-kernels。
推荐理由：文章用 60 个真实业务 shape 对比生产基线与专家实现，并拆解三条算子线的结构优化，呈现 Kernel Agent 从榜单验证走向生产交付的工程路径。
阿里技术精选AI 评分7979 代码生成越来越快，软件交付真正的瓶颈转向了哪里？
阿里巴巴 AI Native 研发实践论坛的六组分享指出，代码生成提速后，软件交付瓶颈转向需求澄清、上下文衔接、环境复现、结果验证和生产治理。现场分享称，阿里巴巴编码通常只占软件交付总时长的 20%—30%；飞猪平台技术团队通过需求检查及流程线上化、标准化，将需求从评审到上线的端到端平均周期由 2—4 周缩短至 1 周，各团队指标口径不同，不宜直接横向比较。
推荐理由：将编码提速与端到端交付拆开考察，为团队识别需求澄清、跨角色协作和验证环节的瓶颈提供了具体的分析框架。
大淘宝技术精选AI 评分8080 Agent 长程任务断点续传：从框架 Checkpoint 到跨进程恢复的完整实践
淘天集团直播技术团队介绍了基于 Spring AI Alibaba 1.1.2.0 的 Agent 长程任务断点续传方案，采用框架层 Checkpoint 加上层任务调度的两层架构，不修改框架源码。
推荐理由：淘天直播技术团队公开了不改框架源码实现 Agent 断点续传的两层方案，含关机摘流与子图 ID 处理细节。
大淘宝技术精选AI 评分8080 天猫技术大型 AI 项目的研发协同实践
天猫新品 MDI 项目复盘了大型 AI 项目研发协同从超级个体到全员赋能的四个阶段。单兵期用 AGENTS.md 入口地图加六个 collar Skill 管理知识库，加人期用站点地图式 spec 目录和 patch 双向指针分工，迭代期用零依赖哨兵机还原预发合并态并由云端 Agent 检测隐形冲突，有效发现率稳定超过 70%、每周发现 40+ 个潜在问题。
推荐理由：天猫新品 MDI 项目把 AI 研发协同拆成四个阶段，给出知识库、站点地图、哨兵机与云端沙箱的具体做法和踩坑记录。
已经到底了