在大模型满天飞的今天，我们是甘心做一个只会调用 OpenAI.chat.completions 的 API 搬运工，还是想真正弄懂那个黑盒子里到底发生了什么？本文将用最朴素的代码，完整的实现一个小型LLM。当你亲手写出 Attention 层的矩阵乘法，亲眼看到模型从输出乱码到学会说话，你会发现：大模型，其实也没那么可怕。
知识库作为IMA的核心功能，合理的架构设计是业务发展的重中之重。本文会分享IMA知识库从0到 1的架构设计，围绕可拓展性、可用性、安全性等方面，分享在构建系统的过程遇到的困难和我们的解决思路。
近一年，围绕大模型的 Agent 方案呈现井喷态势。从自动化流程、开发辅助，到复杂任务编排，Agent 几乎成为所有 AI 应用的默认形态。 但在实践中，许多系统很快遇到一个共同问题：任务流程越来越复杂，模型的行为却难以预测，失败原因也难以定位。 要理解这一现象，视角需要下沉到 Agent 的底层执行方式。在大多数 Agent 系统中，模型并不是持续自主地完成任务，而是通过一系列推理、行动和反馈来推进流程。 ReAct 范式正是对这一执行过程的抽象总结。它为 Agent 提供了一种清晰、可控的工作链路，使复杂任务能够以结构化的方式逐步完成。 本文将围绕 ReAct 展开，解析其原理、架构设计、适用场景，并结合代码示例说明它在 Agent 系统中的具体实现方式。
在游戏开发中，大量可探索区域的环境与道具摆放，需要美术与关卡团队反复挑选资产、调整位置、尺度、朝向，并处理“有支撑、无穿插、留通行”等基础约束。这类工作细节密度高、迭代频繁，往往消耗大量制作时间。围绕提升场景制作的稳定性与一致性，腾讯游戏持续探索将AI能力与传统几何、物理工具链结合，在可控、可编辑的制作流程中，为场景搭建提供更稳定的辅助能力与可编辑的布局起点，帮助团队把更多精力投入到核心体验与细节打磨上。需要说明的是，这类能力主要用于研发制作环节：AI输出作为可编辑的候选方案，由美术、策划、程序在工作流中审阅、调整与验收。核心关卡、关键镜头与高关注区域仍以专业美术的创作与精细打磨为主；AI更适合用于过渡区域、边缘区域与远景背景等非核心但必须覆盖的部分（这些区域往往没有过多的艺术家的创作空间深度、自由度，美术做起来也非常痛苦、机械），在叙事合理性、资产风格一致性与基础空间美学、物理约束上提供辅助，减少PCG规则带来的重复、穿帮感，让游戏团队把宝贵的手工精力集中投入到玩家最在意的体验与细节上。
随着 AI 技术加速融入软件研发流程，AI 已经成为新时代的“代码贡献者”。在显著提升研发效率的同时，AI 生成代码也对软件安全、漏洞治理和工程责任边界提出了新的挑战。 围绕“AI 生成代码在真实世界中的表现与安全性”这一问题，腾讯安全平台部悟空代码安全团队联合北京大学 Narwhal-Lab 与复旦大学系统软件与安全实验室，基于开源项目与真实漏洞（CVE）数据，开展了系统性的实证研究，分析 AI 生成代码的使用趋势、安全风险及其在漏洞生命周期中的角色演变，并提出面向工程实践的治理思路。
GPT Image 1.5正式发布了，它是 OpenAI 最新一代图像生成与编辑模型，对比之前的 GPT-Image-1，实现了全面升级。它不仅用于生成图像，也强化了编辑、保真与创意控制能力，并开放了 API 接入。
架构师坦白局是由腾讯云开发者公众号策划的一档趣味内容栏目，每期将针对一个特定话题采访来自腾讯云架构师同盟的资深架构师成员，为大家答疑解惑。从架构师们的亲身经历里，找到有温度的认知、能复现的方法、可迁移的能力边界。
