技术日报 · 2026 年 10 月 30 日 · 星期五
COCOHOT
如何在“不能出错”的系统里使用 AI Coding？分布式存储实践与边界
美团基础技术部结合分布式存储场景，分享 AI 评审、AI Debug 与 AI 自动化的落地经验，明确 AI 可加速代码评审、问题排查和批量改造，但不能替代人对设计背景、根因结论和关键操作的把关。文中给出静态推理、构建单测、集成测试、运行时日志四层证据的使用方法，并提出结论按证据等级分档输出、测试必须能变红、关键操作由人确认等可复用原则。
架构演进与工程实战
从风险识别到验证闭环：高德营销AI质量工程实践
高德技术团队介绍营销业务中 AI 质量工程的落地实践，分别在研发侧用基于 LangGraph StateGraph 的 Graph Engineering 决策图组织多角色代码评审识别风险，在测试侧用四阶段 AgentLoop 工作流完成变更分析、用例设计、方案设计与自动化实现，形成可追溯的交付证据链。
基于 RSI 架构的淘宝闪购店铺装修选品 Agent 实践
阿里技术团队介绍淘宝闪购店铺装修选品 RSI（递归自我改进）系统的完整工程实践。系统以选品策略和搜索状态为自我改进对象，通过 Agent Loop 连接策略生成、执行、评价与更新，采用多岛进化、品槽与门控专家评估、受限调度和结构化经验偏置，在有限搜索与实验预算内持续优化整店加购转化率 P2。
从“会生成”到“能生产”：萤火虫AIGC平台的 AI Infra 实践
京东技术团队介绍面向电商内容生产的萤火虫 AIGC 平台 AI Infra 架构。平台以统一编排、差异化执行为核心，将业务侧的 Agent、Workflow 和生产模板解析为可执行 Pipeline/DAG，再按任务特征调度到 Ray Serve、Ray Data 或弹性算力。
Jev 实战：为AI工作流引入轻量决策层 x10倍提速｜得物技术
得物技术团队在 AI Testing 平台落地 Jev 作为 AI 工作流的轻量结构化决策层，在三个测试场景中验证了提速与降本效果。用例打标场景并发处理 300 条用例，Jev 方案耗时 5 秒、费用约 0.01 元，对比 DeepSeek 方案耗时 4 分 5 秒、费用约 0.31 元，耗时约为后者的 1/49、费用约为后者的 1/31。
Qoder × AgentLoop：智能体规模化应用，敏感数据保护如何跟上？
阿里云云原生介绍了 Qoder 与 AgentLoop 配合的企业级 Coding Agent 敏感数据保护方案。
底层原理与深度拆解
Durable Agent 详解：如何让 Agent 在云端长期稳定运行
阿里云云原生团队详解 Durable Agent 的设计思路，说明其如何让智能体任务在云端长期稳定运行。文章以向五位客户发送通知邮件的任务为例，对比会话恢复与任务执行恢复的差异，介绍 AgentScope 的持久执行内核，通过原子提交、任务状态机和自定义任务实现跨进程的故障恢复。
AI Infra进阶：3万字深入理解线性注意力机制
腾讯技术工程发布长文，系统梳理线性注意力机制从普通线性注意力、DeltaNet、GDN 到 KDA 的状态更新机制演进，推导了其 Chunk-wise 并行的数学原理。
阿里巴巴 12 篇论文入选全球系统顶会 ATC 2026（内附下载）
阿里巴巴集团共有 12 篇论文被 CCF A 类系统顶会 ATC 2026 主会录用，录用率为 13.9%，研究方向涵盖模型服务与 Agent 基础设施、云资源与可靠性、安全计算与容器等。