LangGraph+PostgreSQL 会话记忆持久化存储
本文详解LangGraph两大记忆体系：PostgresSaver实现线程级会话状态持久化（支持重启续聊、断点恢复），PostgresStore提供跨会话用户级长期记忆（支持命名空间管理、语义检索与工具化调用），二者协同构建生产级智能体完整记忆架构。
AI 写的代码跑过 326 条用例，我为什么仍不敢合并？
电商结算新功能“跨店优惠按金额分摊”上线在即。AI生成代码+326条测试全通过，覆盖率96%，但暴露同源偏差风险：测试与实现共享错误前提，掩盖分摊公平性缺陷。需以业务不变量（如总额精确、商品限额、顺序无关）为锚，辅以变异测试和黄金样本验证，确保账务零误差。
【直播切片工作台】第6章：环境搭建与本地开发流程
本章详解本地开发全流程：Go/PostgreSQL/FFmpeg环境搭建、配置初始化、服务启动与接口验证，并支持无capcut-mate时的容器化联调，兼顾安全性、可复现性与开发效率。（239字）
【直播切片工作台】第2章：技术选型与分层架构设计
本章详解Live-Mixer项目技术选型与分层架构：基于IO密集、长耗时AI任务约束，选用Go+Gin+GORM+PostgreSQL（JSONB）+zap+原生HTTP客户端；严格遵循handler→service→repository→model分层，能力下沉至internal/pkg，践行“适度设计”与运维极简主义。（239字）
从Cloud Native到Agentic Native：PolarDB-PG为智能体重构数据底座
Agent正深度融入研发、数据分析与业务服务，从“辅助建议”升级为自主创建环境、调用工具、执行任务并交付结果。阿里云PolarDB推出Agentic Native数据基础设施，以All-in-One DB为核心，通过Agentic Database（秒级弹性、Branching、MCP统一接入）与Agentic LakeCache（文件/对象统一管理、POSIX/S3接口、多级缓存），支撑海量Agent按需启停、并行探索与安全隔离，加速AI原生应用落地。
