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。
得物交易搜索团队复盘过去一年从判别式检索转向生成式召回的实践，覆盖LLM文本索引增强、多模态四塔向量召回、HLLM语义表征、HSTU行为序列建模与基于语义ID的统一生成式召回。
推荐理由：得物交易搜索团队完整复盘从判别式检索转向生成式召回的工程路径，包含量化方案与线上架构取舍。
得物技术复盘过去半年在公司内部推动指标字典从0到1落地并支撑Text2SQL语义层建设的路径，业务侧、数仓侧、产品侧三条线同时推进。文中称系统测评SQL准确率从85%+提升到95%+，提升节奏与条件拼接修复、时间解析规则固化、二义性检测上线等治理动作逐一对应。文章还给出AI Coding在数仓开发链路上的提效数据，某业务域OneData建设全流程提效40%+，核心模型开发阶段提效70%+。
推荐理由：得物技术复盘指标字典从0到1的落地路径，给出语义层建设、二义性拦截与Text2SQL准确率提升之间的对应关系。
得物技术介绍其基于 AgentScope Java 的企业级 MultiAgent 平台，重点讲 Plan 模式与主/子 Agent 协作。Plan 被做成有状态、可持久化的运行对象，通过 create_plan、activate_subtask 等工具由模型动态创建和调整，并支持断点恢复与 SSE 过程可见。
推荐理由：得物技术公开其企业级 MultiAgent 平台的 Plan 生命周期与主/子 Agent 协作设计，可作为同类平台工程化的参照。
得物技术复盘小摊业务从 0 到 1 孵化中让 AI 并行参与 H5、运营后台、Node 网关和 Go 服务开发的过程，提出 Delivery Harness 以 Version Contract、Execution Boundary、Evidence Gate、Repair Loop 四个组件接管交付状态。
推荐理由：得物技术复盘单人全栈交付中 AI 多模块协作的失控风险，并给出四个可复用组件的落地方式。