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2026
AICon人工智能开发与应用大会|深圳
Agentic AI|Agentic UI|AI 工业化落地|AI 工程化与极致效能
现场干货回顾
9月24
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2026
Kiro 鬼点子计划
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09.24 — 10.22 脑洞征集中
演讲人:吴子奇、杨凯、李峥峰、张忻正
演讲人:贾寒冰、王巍巍、王一鹏
演讲人:鲜嘉麒、路香菊、邹娟、郑重

亚马逊云科技已经告知客户,无法恢复仅存储在中东部分区域内的数据。

在今年云栖大会的一场主题为《Agent Sandbox 助力 Agent 从 Demo 到生产级稳定运行》圆桌对谈中,来自阿里云、AMD、金山办公和前程无忧的几位嘉宾,分别从云平台、底层算力和企业实践的角度,讨论了 Agent 从 Demo 进入生产之后遇到的挑战及实战经验。

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5:编程能力暴涨,但 Max 档 Token 消耗惊人

高能力 AI 模型如今已经广泛可用。但竞争对手无法复制的,是只有你的公司才能提供的业务上下文,以及公司自身沉淀下来的学习成果。

Bun 的创建者 Jarred Sumner 近日宣布,这款集 JavaScript/TypeScript 运行时、打包工具和包管理器于一体的工具已经从 Zig 重写为 Rust。

MariaDB Community Server 版本 13.0 已达 GA(General Availability)阶段,目前已经正式稳定。此次版本带来了一系列新功能、弃用项和性能改进,包括扩展对过程式 SQL 的支持、新增 DML 能力等。

座舱大模型终结“机械唤醒词”

SolidStart 是构建在细粒度响应式库 SolidJS 之上的全栈元框架,目前已经正式发布稳定版 2.0。此次版本对底层架构进行了彻底现代化改造,以直接使用 Vite 的 Environment API 取代 Vinxi 构建层。SolidStart 的创建者 Ryan Carniato 将其描述为“基于 Vite 8 对 SolidStart 进行的一次完整现代化升级,以支持 Solid 1.x”,这一版本经过一年多的开发,并经历了 25 个 Alpha、Beta 和 Release Candidate 版本后终于发布。

本文分享了一次影响很大的部署带给我们的经验教训以及由此衍生出的设计模式。我们将简单的同步模型换成了稳健的分层架构。

企业内部正在发生一场根本性的转变:管理层开始摆脱传统的“复制粘贴式”数据策略,转向一种更简单、更快速的模式——以零复制数据架构为基础,并将 AI 直接嵌入日常工作流程。

让模型需求更早进入芯片研发,反向定义下一代芯片。

未来的数据工程,将取决于能否创造真正可用的数据产品,为业务决策提供支持;同时,由真正具备自主能力的智能体构建、维护并优化保持这些数据产品持续更新所需的一切,而人类则继续作为关键决策者和最终裁决者。

但如果能够带来明确的业务改善,企业仍有投入意愿。

Cloudflare 推出智能体开发生命周期 ADL,用以取代传统软件开发生命周期 SDLC。

本文剖析了传统个性化系统存在的局限,提出构建治理优先的架构。

微软在 Azure Kubernetes Service(AKS)节点自动配置(Node Auto-Provisioning,NAP)中加大了对中断的控制力度,发布了新的指南,帮助平台团队平衡自动化节点整合的效率优势与应用程序可用性。

在上次一批 Spring 生态系统发布停滞 10 周后,最近出现了大量的活动,值得关注的是以下项目的首个里程碑发布:Spring Boot、Spring Framework、Spring Data、Spring Security、Spring Integration、Spring HATEOAS、Spring Modulith、Spring Batch、Spring AMQP 和 Spring for Apache Kafka。

Swift 的最新版本 Swift 6.4 带来了一系列语言和工具链改进。

E 系列 GPU 最新数据展示:通过一颗处理器和一套软件栈,同时满足图形、计算和 AI 工作负载需求。

谷歌发布 Kotlin 版 Agent Development Kit(ADK)1.0,一个用于在 Kotlin、Android 和 JVM/ 服务器应用中构建 AI 智能体的生产级框架。

B2B 跨境贸易天然面临“多国别、多单据、多风险”挑战:营业执照、报关单等非标文档版式各异,传统 OCR 依赖人工录入;三流一致性验证依赖碎片化数据源,隐性关联关系难以识别;交易风险审核、客服运营等环节高度依赖人力,经验难沉淀。

阿里巴巴开源 AI 代码评审 CLI 工具 OpenCodeReview,采用确定性流水线处理文件选取、打包、规则匹配,搭配 LLM 智能体完成动态代码分析。

本次分享将结合小红书技术团队在“产品工程师(PE)”实践中的探索,复盘 AI 时代技术人能力结构的变化:当 AI 不断降低技术实现的门槛,技术人的价值正在从“把技术做好”转向“把事情做成”——不仅要具备技术能力,还需要建立 Leader 思维,以及理解业务、判断价值的能力。

DoorDash 构建了一套多 Agent LLM 系统,用于自动清理代码库中不再活跃的 Feature Flag。该系统结合实时实验数据、工程师审批、隔离的 Git Worktree 和自动化验证。在针对 50 个过期 Feature Flag 的评估中,系统为其中 45 个生成了可用的 Pull Request,平均每次清理耗时 13.8 分钟,成本为 4.79 美元。相比之下,DoorDash 估计,人工完成一次清理需要 1 到 2 小时。