《智能缓冲调度：文件I/O异步处理的底层实战指南》
本文聚焦文件I/O异步缓冲优化算法的底层逻辑与实践价值，突破传统固定缓冲策略的局限，构建起基于数据行为预判的动态资源调度体系。文章深入解析“请求解析-缓冲调度-存储适配”的三角联动机制，阐述场景化策略适配、缓冲生命周期动态管理、多维度性能调优的核心思路。
一次高并发采集系统的架构设计评审记录
本文讨论了高并发数据采集系统的架构设计问题。原系统因架构失配导致采集失败率高，解决方案是引入架构拆分与代理池，实现任务调度、代理管理、请求执行和失败处理的分离，以提高系统稳定性和资源利用率。评审结论强调，系统稳定性取决于架构设计而非代码质量。
一文掌握pod亲和性及调度策略
Kubernetes中，Pod是调度的基本单位。通过nodeName、nodeSelector、亲和性等策略，可精细控制Pod部署位置，实现资源优化、低延迟通信与故障隔离。支持硬约束与软约束，结合标签选择器灵活配置。
AI智能体运营工程师：智能体进入真实业务后，谁在负责系统的长期运行？
随着大模型能力逐步成熟，人工智能应用正从以单轮对话和内容生成为主的模式，向可承担复杂任务、支持长期运行的系统形态演进，智能体（AI Agent）成为连接大模型与真实业务的重要技术形态。
智能体是一种以目标为导向、具备任务规划、执行调度与结果反馈能力的系统结构，更强调多步骤任务处理、工具与系统调用以及基于结果的持续调整，因而适合嵌入真实业务流程并长期运行。
在此过程中，运行稳定性、目标边界、异常处理与效果评估等问题逐步显现，催生了AI智能体运营工程师这一角色。该角色关注智能体的长期可持续运行，并通过流程化、可编排方式（如“扣子”实践）推动人工智能能力向实际生产力转化。
智能体航海家：2026 企业级“多智能体协作网络 (MAS)”的数字化远征
2026年，大模型迈入多智能体协作时代。企业不再依赖单一AI助手，而是构建由调度、记忆、工具与审计四层驱动的“智能体船队”，实现供应链自愈、全自动营销等复杂协同。通过协议对齐、知识清洗与人机共治三大规约，MAS系统让人类从执行者蜕变为编排者，重掌决策主权。数字化大航海已启航，你准备好了吗？（238字）
智能体来了：生产企业如何用AI赚钱
在“智造”转型浪潮下，AI已成为制造企业发展的必选项。本文系统解析AI在研发、生产、供应链、管理等场景的应用路径，提出从数据筑基到智能体落地的四阶段实施框架，揭示避免技术陷阱、组织阻力的关键策略，助力企业以价值驱动、稳步推进智能化升级。
