AI Agent 运行时相比传统应用有什么不同：百家企业 AI 实践观察（二）
本文深入探讨了AI Agent运行时的核心挑战及解决方案，分析了AI Agent从理论走向实践过程中所面临的动态推理、资源成本与安全风险等问题，并详细介绍了阿里云函数计算FC如何作为AI Agent运行时及沙箱环境（Sandbox），有效应对脉冲式计算需求、突发性负载、数据隔离与会话亲和性等挑战。同时，文章结合典型场景，展示了函数计算FC在编码式与流程式AI Agent构建中的优势，涵盖Chat AI Agent、营销素材组装、仿真训练等应用，为AI Agent的高效、安全运行提供了完整的技术路径。
一文掌握Redis集群实用运维工具redis-tool
redis-tool基于原生的redis-cli客户端工具来进行Redis集群的监控、配置、问题分析等运维管理，能够极大降低Redis cluster集群的运维成本。同时作为脚本化工具，下载即可用，即使对于Redis初学者，也能够快速掌握集群的运行状况，完成集群配置管理、性能问题排查，具备Redis集群的基本运维能力。
万字长文 | 多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）（上）
随着自动驾驶技术的发展，多目标跟踪已成为计算机视觉领域研究的热点问题之一。MOT 是一项关键的视觉任务，可以解决不同的问题，例如拥挤场景中的遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换等。为了应对这些挑战，研究人员尝试利用transformer的注意力机制、利用图卷积神经网络获得轨迹的相关性、不同帧中目标与siamese网络的外观相似性，还尝试了基于简单 IOU 匹配的 CNN 网络、运动预测的 LSTM。为了把这些分散的技术综合起来，作者研究了过去三年中的一百多篇论文，试图提取出近年来研究者们更加关注的解决 MOT 问题的技术。