云原生下的DevOps与持续交付

Alt

课程概要
2009年,一场演讲在O’Reilly Velocity大会上一炮而红,演讲中有一句话深得人心:“由于开发和运维需要在Flickr(一个图片存储和视频托管网站)上合作,这导致开发者每天至少得进行十次部署。”演讲结束后,“DevOps之父”Patrick Debois受该演讲启发,在比利时发起一场名为DevOps之日的运动,号召开发和运维们,应该破除对立、走向合作。

DevOps是一个合成词,由开发(Developments)和运维(Operations)两个单词组成,其主要目的是拆断不同部门之间隔离的墙。 简而言之,DevOps可以让公司的流程更快、更有效,并且更可靠。那么,持续交付和DevOps到底有什么关系?为什么要放到一起说?

4月1日,京东云与AI云产品研发部架构师井亮亮,讲授了《六周玩转云原生》第三讲:云原生下的DevOps与持续交付,让我们来回顾一下精华内容吧!

关于云原生的解释有很多种,这张PPT里列了常见的两种说法,大体意思是云原生是持续交付+DevOps+微服务+容器化。

六周玩转云原生

云原生下的DevOps与持续交付

— 京东智联云 井亮亮—

概念与简介

关于云原生的解释有很多种,这张PPT里列了常见的两种说法,大体意思是云原生是持续交付+DevOps+微服务+容器化。

也就是说,云原生是一个概念集合,既包含微服务、容器,也包含更多的管理方法,比如持续交付、DevOps和重组等。

那么如何定义云原生?下面这张图是CNCF官网对于云原生的定义,也是相对来说比较靠谱的定义。而想了解云原生,就得先了解K8S,因为它是云原生的基石。
在这里插入图片描述
- K8S

K8S是CNCF的第一个项目,云原生整个生态都是依靠K8S构建出来的。云原生的代表技术包括容器、微服务、服务网格、不可变基础设施和声明式API等。

- DevOps

每当大家提起DevOps,总把它比作盲人摸象,很多公司的叫法也不一样。有的企业会把内部上线平台说成这是自己构建的DevOps。

但我们先看维基百科的定义:即透过自动化“软件交付”和“构建变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加快捷、频繁和可靠。
在这里插入图片描述
-持续集成、持续交付和持续部署

持续交付可以让软件交付变得更快更频繁,即随时都可以发布,它的目标是让软件的构建、测试与发布变得更快、更频繁。要确保效率,就只能交付得更快,但交付更快的前提是确保质量。说起持续交付,很多人还听过持续集成、持续部署。如下图所示,这三者之间存在着一定差别。
在这里插入图片描述
在传统软件开发中,开发者在项目结束后都需要做集成,这一过程少则几星期、多则几个月。软件开发在中早期时,需要频繁地进行集成,频繁集成的好处就是,避免到最后环节才发现问题。

很多人可能会说,我们团队早就集成了,那么你们多久构建一次?是不是每次发布时才走构建流程?如果是这样就要考虑一下持续集成。因为持续集成是持续交付的第一步。

而持续交付就是把前面所有东西集成在一块去交付给客户。当然不同公司对于这个阶段的叫法也有所不同,有些叫“测试-生产”,有些叫“测试-准生产”或者“上线”等等。

持续部署的意思是,所有环节都是自动化的,开发者提交完代码之后,可以自动化部署到生产环境里。持续部署跟持续交付唯一的区别就是,开发者能否把产品自动化地发布到生产环境里。
在这里插入图片描述
近年来,技术名词更新非常快。关于此,在基础设施方面体现得最为明显,几年前发布一个应用去部署时一般有如下几种选择:最好最根本的办法就是建机房,但所有的硬件、网络、水电等问题都得考虑进去;其次是搞服务器、装操作系统,最后再部署或者虚拟化一下。

再后来,我们会做类似VMware的虚拟机,即在上面虚拟化一下部署方式,直接写一些脚本执行一下就能跑起来。再往后,大家都开始搞类似OpenStack一类的私有云技术。

无论方法如何变化,也无论你用什么基础设施,最后都会演变成混合云或者多云的方式,你的交付不仅要支持这些模式、更要支持容器包。当前这个过程也变得越来越自动化,且越来越能满足业务诉求。比如,我们会用弹性伸缩技术,来满足业务需求和成本诉求。

持续交付-流水线?

持续交付需要一系列的过程,在这一系列的环境中,不论是测试、预发、生产,越往后就越接近客户的环境。尽管每个阶段关注的问题都不一样,但你会发现,每一个过程和环境都需要做发布做验证。

而通过流水线的方式,就能很好地把这一系列过程自动化起来,开发者构建的效率和发布的质量也会借此提高。

- 软件交付的挑战和问题
在这里插入图片描述
上图是2016年一个DevOps的调查报告截图。大家都知道,软件交付的过程本身,意味着线上变更,变更就意味着有风险。交付最大的挑战是上线过程中遇到失败,失败的话肯定会引发线上故障。

2016年的调查报告显示,81%的团队能将失败比例控制在15%以内,但是能把失败比例控制在5%的团队只有35%。这意味着发布100次就有50次故障。所以,变更对于软件交付的质量相当重要。

既然质量这么重要,那该如何选择交付工具?下面这张图,供大家参考。
在这里插入图片描述
- 流水线

世界上的第一条流水线,由福特汽车提出并上线。在当时,流水线极大地提高了汽车生产效率。而开发者在提交完代码后,把软件交付到客户手里,同样也会经历一系列的过程。那么这个过程怎么去建模和运行?

这时就得结合流水线的目标来推进,流水线的目标是快速集成、快速交付,可以说流水线其实就是个管道,它并没有一个标准的流程,我们完全可以根据业务去定制。

比如说,当你要构建一个流水线,你可能需要代码扫描、代码测试、测试部署再预发等等一系列过程。但是你怎么确保自己做的流水线可以很好地运行?

这个问题并不难,做到以下三点就可以:

第一,一定要做自动化构建。很多开发者觉得已经做了自动化了、已经持续集成了。但是如果你在构建上不够自动化、也不够及时,那就谈不上测试或者集成。

第二,一定要做自动化测试。构建完之后产生的产物肯定要测试,无论是功能测试、性能测试、还是压力测试。这个测试过程是为了达到预期质量,但也要根据情况去做自动化,因为只有自动化才能提高效率。

第三,持续集成。流水线只有重复、快速、频繁地运行,才能发现问题、解决问题。

在整个软件行业,起码做到以上三点,才能达到持续交付的目标。世界上的第一条流水线,由福特汽车提出并上线。在当时,流水线极大地提高了汽车生产效率。而开发者在提交完代码后,把软件交付到客户手里,同样也会经历一系列的过程。那么这个过程怎么去建模和运行?

- 最基本的部署流水线
在这里插入图片描述
上图虽然是最基本的流水线,但是大家可以看到,它涵盖整个环节,包括源代码环节、提交环节构建、测试和代码分析等等,到了后面就是验收、UAT测试生产环境、制品发布到生产环境。

- 一些流水线实践

上图是一些流水线的实践,具体可以分为三方面:
在这里插入图片描述
- 二进制包只构建一次

二进制包只构建一次的意思是,开发者在每次写完代码后再构建一次,从而生成一个二进制包,然后再去进行后面的流程。这样不仅可以避免浪费时间、还能提升效率。

但即便是这样,仍然出现两次构建的结果不同的情况,这是因为虽然你的代码和ID没变,但是你的包可能会产生变化。

- 要采用同一部署方式在不同环境里

在发布部署时,所有部署的方式和环境,例如测试、预发和生产都采用同一种方式部署,而不是部署到测试环境时用Jenkins做持续集成,生产环境要发布时却通过另外一套工具去部署。部署工具不一样就有可能导致最终交付的产物不一样。

在线上生产环境时,不管用物理机、云主机还是虚拟化物理机,都要确保它的高可用性能。这时就需要堆一堆资源,来保障线上用户的可用性。

- 流水线管道要灵活

流水线存在的意义,是为了提升效率和确保质量,但是开发者的业务可能有Java的、可能有Go的。因此你的流水线,要满足各种各样的诉求。

比如说,有些团队一套测试环境就够了,另外一个项目可能觉得该项目要提供给别的团队做联调,这时就要确保测试环境的稳定性,比如构建两套测试环境,A环境可以团队自己拿来做工程验证,B环境则可以提供给第三方去联调。

最后需要做的,是验证整个流水线的落地,不能说你把整个流水线构建起来了,然后就按照这种方式去走。真正落地时,要考虑到每次代码提交完成后 ,是否完成了自动化触发测试的流程。

京东智联云在持续交付的实践

每个企业做持续交付的经验,都是一步一步趟出来的。

京东最早的固定上线日是周二和周四,为了确保稳定性,研发人员不能去操作线上环境,那么就得运维上线去操作。这时产品经理们就会在运维后面排队,但是排队的效率比较低,并且那时还没有上线工具,自动化能力也特别差,线上故障的修复也无法得到保障。直到后来,才开始想办法填平。

- 两条交付的流程

在京东早期的两条交付流程中,第一条交付流程从开发、编译构建、代码分析、抽包到整个上线都有涵盖到。

在工具上,私服用的是商业版Artifactory、构建用的是Jenkins、代码扫描用的是SonarQube、对象存储用的是内部一个私有云,发布用的是rsync。

在第二条交付流程中,最大的变化是我们把rsync替换成ANSIBLE了,这的确极大提升了效率,并且解决了排队问题。

所以在发布过程中,我们原来是抽包模式,后来全部改成全量包的方式。另外一块是提测,原来我们只做功能测试,后来安全测试也做,原来只是对接静态代码扫描,后来也做安全漏洞的筛查。这两条流水线有一个共性问题,即每条流水线都会有一条测试包、一条生产包。

目前京东智联云的实践,基本分为三套环境,一套测试、一套预发、一套生产,测试、预发、生产与网络之间又是相互隔离的。
在这里插入图片描述
如上图所示,京东智联云的流水线会从源代码、构建、代码检查、测试依次进行,预发环节和生产环节基本都有涵盖到,假如核心功能自动化这块失败了,开发者得确保部署到测试环境后能够做到自动化验证测试环境的功能,最起码确保测试环境的核心功能没有问题。

从设计角度来说,整个流水线本身就是一个管道,管道里面每一个原子的功能都是独立的,像安全代码检测肯定是安全团队更专业,京东智联云在这一块就是安全团队去做的,他们提供安全机制,确保原子能力建设,我们通过流水线把它接过来。

- 持续交付最核心的就是规范
在这里插入图片描述
可以说,持续交付就是一个编排,大家都知道Jenkins特别流行,那为什么京东智联云的持续交付不能直接用Jenkins呢?因为持续交付最核心的一块就是规范。部署平台好比在大草原上放羊,一定得有牧羊犬管理羊群。

- 京东智联云如何做规范

京东智联云所有线上的操作都以同一套上线平台控制系统去做,这样的好处首先是减少风险,另外是统一控制系统能够做到秒级回滚。

其次,部署平台要用统一的帐号去做发布,出问题后好操作。而统一规范的实例部署路径、日志路径,都是按照一定目录去做,目录如果出问题,很快能够通过日志平台或者京东智联云内部平台“门神”去快速找到问题。

此外,京东智联云内部有整套DevOps平台,该DevOps平台涵盖各个方向,目标就是解决软件全生命周期的问题,包括开发、测试、运维,让开发者通过工具更好地工作。整个工具层面包含项目协作部分、开发工具和测试部分。

在配置管理方面,京东智联云的配置管理不仅涵盖应用层面的一些服务管理,比如人员角色的权限等。当把这些东西作为基础数据的核心,那后面的业务逻辑,包括监控、发布、日志等所有的服务基础数据都已经有了。

京东智联云是按照App的维度,向上是整个组织结构,向下会把整个模块和机器的信息管理起来,这时就不需要考虑发布机器的情况,只需要考虑发布哪个App,以什么流量切换的方式去发布它。持续交付真正的核心是靠流水线把整个环节去打通,京东智联云的监控是一个比较全链路的监控,不仅仅包括技术层面的监控、底层基础设施、容器、物理机,还支持混合云。

现在的企业一般不可能只用一种云或者只用自己构建的私有云,公有云也可能不会只用一家的,可能有A家的、有B家的,这种模式的话,不管是交付还是监控,都要做到支持基础设施混合云的模式。这样的话,就得在上层做到统一调度,所有监控部署的Agent也要做统一管控。此外,如下图所示,在这方面京东智联云也会对外输出自己的经验。
在这里插入图片描述
- 如何落地方案
在这里插入图片描述
在企业里面实施DevOps,很大一部分情况是企业已经用了一些东西,然后想用Jenkins提高一些能力。这时就要考虑为什么要做改变,并且说服你的老板或同事去做内部DevOps工具链条的改变。

这里有两种改变的方式,一种是国家信通院跟DevOps社区出具了一个DevOps标准,这个标准是上百个专家力量一起写的,大家可以参考一下。

云原生下持续交付

在这里插入图片描述
京东智联云上的工具链条比较多,目前我们正在做公测的过程中,未来会把内部项目管理的实践,以原生的方式开放给大家。

Ops部分则包含日志服务、监控、云拨测、云事件、运维的堡垒机能力,这一块也是我们内部自研的一款叫做“门神”的产品,这款产品已经支撑京东内部好几年了,0故障。当下,京东智联云以云原生的方式,进行的开发,预计会在下一步开源出去。

另外,京东智联云也支持Terraform和Packer能力,可以帮助开发者快速构建基础设施。整个京东智联云是以原生的方式,把工具以各种原生做法提供各种API,其目的就是希望帮助大家在原生云下构建属于自己的能力。

TIPS:在这样一顿操作之后,很多参加课程的小伙伴都纷纷表示我们这个系列的课程「帮助小白走近云原生的大门」,并对下次课程充满期待!

这里提醒大家一下,《六周玩转云原生》的第四期课程走近监控与日志,云原生基石探秘即将和你相见!

小伙伴们千万不要错过!扫码关注社区,追踪更多课程信息吧

云原生的时代已来,而你,也将成为这个新时代的构建者之一!

欢迎点击“更多”观看视频回顾。

Alt

Alt

相关推荐

GPT-6凌晨上线智能UI:智能UI时代的技术架构重构与应对之道

从命令行到图形界面,计算机行业用了三十年证明了同一件事:人类需要视觉的、空间的、可重复的交互表面,纯文字从来只是过渡形态。智能界面的出现,意味着AI行业第一次大规模承认了这个规律——对话是创造的接口,界面是使用的归宿。生成的界面如何稳定下来?个人的数据与身份如何安全地沉淀?Agent的行动能力如何可信地放大?谁能把这三个问题答好,谁就站在了Personal Agent图形界面时刻的浪潮之巅。

京东科技开发者 218

AI 会写代码之后,交付为什么还没变快?

AI 写代码,只是这场变革的起点,而不是终点。真正决定一个组织能否吃到 AI 红利的,不是"能不能用 AI 写出代码",而是敢不敢用 AI 重新设计交付流程、重新划分角色分工、重新组织团队结构。研发视角能把工具和个人推到极致,却会在组织的边界前止步;只有站上组织视角,把AI × 工具一路推进到AI × 组织,那些被 AI 照出来的摩擦,才会真正被抹平。国际技术部 Multi AI Native 想做的,正是这件事——让 Agent 成为你可靠的数字战友,让每一次迭代交付都快一个量级;

京东科技开发者 309

OxygenData-Vibe搭建:用 AI Coding重新定义数据看板搭建

长期以来,数据看板开发主要有两种方式:一种是使用标准化 BI 工具,交付快、成本低,但图表样式、交互体验和功能扩展都受限于 BI 本身的能力;另一种是自研定制开发,能够充分满足复杂和个性化需求,但需要投入大量研发资源,交付周期也更长。比如一个通过 BI 只需要 1 天就能搭建出来的看板,如果采用自研方式,可能需要投入 30 PD 的研发人力。既然 BI 交付这么快,为什么不把所有看板需求都交给 BI?原因在于,业务某些场景需要的不只是把数据展示出来。

京东科技开发者 373

当我谈数据库高可用时我谈些什么

大家都经常听到说数据库的双1,那双1指的是什么呢?参数=1(最安全)≠1(更快但可能丢)每次提交都把 redo 刷盘0/2:攒着刷,崩溃丢最近 1 秒每次提交都把 binlog 刷盘0/N:攒着刷,崩溃丢最近若干条"双 1"(都设为 1)= 单机不丢已提交事务的前提。生产核心库必须双 1;代价是每次提交两次 fsync。小结:单机层用 WAL 提速、用 2PC 保证 redo/binlog 一致、用崩溃恢复裁决半成品事务、用双 1 兜底持久性。

京东科技开发者 317

ScoAI:面向供应链的运筹原生决策智能

ScoAI 关注的并非 AI 能否进入供应链,而是 AI 参与供应链决策之后,哪些内容适合通过数据学习,哪些关系必须显式计算,以及哪些结果需要依据执行记录进行验证。其基本分工是:供应链业务定义问题、资源与行动后果,运筹学表达目标、约束和协同关系,AI 提供可复用的估计与判断。真正用于改进后续决策的,不仅是模型生成的初始结果,还包括实际采取的行动及其产生的业务反馈。

京东科技开发者 405

拆解海博 AI-Native 落地保障:海博团队 AI 知识库能力建设

绕了一大圈,回头看,我们其实一直在解开头那三个结:AI 读不懂系统、影响面靠人脑记、测试预期没处查。做到这里,本质上是把"AI 用不好"这个问题,从"是不是该换个更强的模型"重新定义成了"怎么把上下文经营好"。顺着这个思路,我们攒下了这么几样东西:•。

京东科技开发者 560

从零构建一个生产级记忆型 AI Agent —— AgentScope 项目全景技术与学习指南

domain 层端口接口(domain)职责适配器实现(infra)对话流水账读写经验记忆检索/落库请求级幂等四态会话元数据 CRUD会话级 Skill 选择态Skill 元数据HITL 权限网关(domain 内含逻辑,见第四篇)StreamSink技术中立的流式下沉(client 层桥接)以幂等端口为例,头部注释明确写道:实现 domain 端口,持有实体不出 infra 边界,对外只暴露嵌套视图GateResult。

京东科技开发者 612

数据涅槃:Agentic 重塑搜推数据生产体系

当前大模型已经能够理解需求、生成代码和解释错误,但数据生产的难点并不只是“写出一段 SQL”。一个需求还要经过数据源确认、口径澄清、加工编排、资源规划、任务提交、调度运行、结果交付和故障处置。任何一步缺少都可能让“看起来正确”的任务变成生产事故。

京东科技开发者 377

81.8 秒的视频,我们改了 15 个版本:一次纯 Codex 驱动的 AI-native 视频实践

81.8 秒、15 个版本,这些数字真正想说明什么?视频制作正在从一组专业软件里的复杂操作,变成一场围绕目标、参考和反馈展开的持续对话。AI 已经可以接住从脚本到交付的大量工作。你可以把精力留给更重要的部分:理解观众、选择故事、判断好坏。过去停在 PPT 和脑海里的想法,现在有机会被快速做成一支能看、能改、也愿意转发的视频。如果明天就要介绍你手头的项目,你最想先把哪一步交给 AI?

京东科技开发者 466

Codex 驱动的移动端AI全栈开发:从 Relay 原型图到可交付链路

AI 编程工具降低了跨端开发门槛,但“让 AI 写页面”并不等于“完成移动端交付”。PC 运营端页面通常以功能闭环为中心,设计约束较弱,研发可以基于组件库快速搭建;移动端 C 端页面直接面对用户,Relay 原型图和 UI 设计稿不仅是视觉参考,更是交互、信息层级、状态反馈和业务信任感的综合契约。

京东科技开发者 592

Claude Code vs Codex 记忆体系深度对比

Claude Code —— 分层自动记忆系统四层分层架构(CLAUDE.md / Auto Memory / Session Memory / AutoDream)构成自优化闭环,系统主动捕获、分类、去冗并跨会话接力经验。走的是自动化优先路线——让机器替人记忆、替人整理,以少量可控性的不确定换取强大的经验积累能力。Codex —— 声明式契约系统两层扁平架构(AGENTS.md 静态声明层 + 会话上下文层),记忆完全由人显式订立、显式修改,系统只读契约、绝不擅自变更。走的是可控性优先。

京东科技开发者 627

上游给空、下游拿到 -1,我把故障一直追到了 commons-beanutils 的构造函数

这篇手记是一份事后复盘,写在我们已经把修复推上线、把测试用例跑绿、把约束文档沉淀进团队库之后。非研发同事,可以直接从第八章开始看,前七章都是讲排障和代码分析。故障本身不复杂,修复也不复杂,但这次排查真正让我想写下来的,不是技术本身——而是从问题提报到解决全程AI的作用:问题定位:业务方反馈了一个异常单号说「下发失败」,一线运维同事直接在日志系统捞到相关的系统日志,用IDE打开下游代码库,把异常信息给到JoyCode——AI 直接指向了问题是serialType值非法,系统只接受0和1,而当前上游给的是-1。

京东科技开发者 719

SKill测评:谁才是真正的Skill之王?

巧合的是,阿里近期开源了一款名为 Skill-Up 的测评工具——它专门面向 Agent Skill 开发者,支持在 Claude Code、Codex、Qoder CLI 等真实 Agent Engine 环境中验证 Skill 的功能正确性,并可将失败用例转化为精准的修复指引,同时支持本地与 CI 环境的持续回归。2026年,Skill 的热度不减,已成为 AI 辅助编程领域的标配。在日常研发中,无论是沉淀个人经验,还是将团队的优秀范本标准化,将知识“蒸馏”为 Skill 已是大家的常规操作。

京东科技开发者 639

让AI真正参与工作!JoyDesk已上线京东云

JoyDesk提供覆盖AI资产管理、权限控制、安全策略、审批审计、运营监控等企业级治理能力,支持按组织、角色和项目进行精细化权限管理,并支持私有化部署,确保企业数据边界清晰、AI行为全程可追溯、安全策略灵活可配置,满足金融、政企等行业对数据安全和合规治理的要求,让AI真正成为企业可信赖的生产力。JoyDesk支持MCP协议、标准API、技能等多种开放接入方式,可快速连接企业现有业务系统,将业务能力封装为AI可调用的技能和专家,让AI能够理解业务流程、调用业务系统、完成业务任务,而无需改变企业原有IT架构。

京东科技开发者 672

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手【最终版】

这个项目展示了AI Agent 在垂直内容创作领域端到端自动化:从内容理解到播客输出,全流程 AI 驱动多模态融合:文字、图片、音频、视频统一处理专业级音频质量:音色设计 + 智能混音,输出广播级品质低门槛使用:可视化配置 + 自然语言交互,无需技术背景。

京东科技开发者 563

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(高级篇)

这是一个 AI 驱动的播客创作助手,专注于从文字/视频/音频内容识别到播客制作的全流程。你可以用自然语言与它对话,也可以上传视频和音频,它会理解意图、调用相应的语音合成工具,把他们变成真实的播客音频。

京东科技开发者 728

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(进阶篇)

这是一个AI 驱动的音频内容创作助手。你可以用自然语言与它对话,它会理解意图、调用相应的语音合成工具,把文字变成真实的播客音频,并保存在本地。关于项目的详细介绍见第一篇文章:第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(入门篇)这篇文章更多介绍进阶篇添加的功能。

京东科技开发者 552

【全栈实践】第一个 AI Agent 项目:从零搭建 AI 音频创作助手(入门篇)

这个项目让我第一次把前端、后端、AI Agent 三块内容独立串联起来。技术选型上每一块都是当下主流的方案,实际跑通整条链路之后对"全栈"有了更具体的感受。框架版本要锁定:LangChain 这类快速迭代的框架,版本差异带来的问题远比你想象的多先跑通链路,再追求完美:新手阶段能把用户输入 → AI 处理 → 结果展示这条链跑通,比深入某个技术点更有价值多看官方文档:相比博客和教程,官方文档更新及时,特别是 LangGraph 这种新框架后续计划继续迭代,欢迎交流!

京东科技开发者 610

ICLR 2026 | 面向序列决策的贝叶斯集成方法

在这篇工作中,我们关注的是。

京东科技开发者 296

ICML 2026|NaviAgent:面向 Oxygen 智能体的可扩展工具编排

大型语言模型(LLM)越来越多地作为函数调用代理,调用外部工具来处理超出其静态知识范围的任务。然而,它们通常一次只调用一个工具,缺乏对任务结构的全局视图。由于工具之间往往相互依赖,这会导致错误累积和可扩展性差,尤其是在扩展到数百或数千个工具时。为了解决这些局限性,我们提出了NaviAgent,一种显式的双层架构,它通过基于图的工具关系建模将任务规划与工具执行解耦。在规划层,基于 LLM 的代理决定是直接响应、澄清意图,还是检索并执行一个独立于工具间复杂性的工具链。

京东科技开发者 389

实测 9 款 AI 架构图工具:从 Mermaid 美化到 GPT-Image2,一份选型清单

支持 5 类图(架构图、工作流图、时序图、数据流图、生命周期/状态机图),主题 4 种(Classic、Signal Flow、Blueprint、Editorial)+ 3 种色彩模式(Dark / Light / System Auto),输出格式含 HTML、PNG、SVG、WebM、Share Card PNG、JSON IR。它把提示词图库、图像生成案例、参考图编辑流程和命令行工具整合在一起,让 AI Agent 能直接调用 GPT Image 2 模型完成文生图、图生图、参考图编辑等任务。

京东科技开发者 906

别再守着 Claude Code 了——学会指挥它自主干活

回到开头那句:别再一句一句地喂它、然后守着屏幕。真正的用法是——把一件事想清楚、划好边界、给它一个能自我验证的目标,然后交出去。你会发现,省下来的时间不是一点半点。把重复的判断和执行还给机器,把真正需要你的判断留给自己。

京东科技开发者 587

CVPR 2026|Oxygen XR 团队在原生鱼眼高斯泼溅技术上带来新突破

京东零售技术团队联合清华大学提出DirectFisheye-GS框架,创新性地将鱼眼相机模型原生嵌入3D高斯泼溅管线,通过跨视角联合优化策略直接处理鱼眼图像,避免了传统去畸变预处理导致的信息损失。该方案在多个公开数据集上达到SOTA性能,有效解决了单视角优化引起的几何畸变和视角不一致问题,同时保持与现有3DGS工具链的兼容性。技术已应用于电商3D重建和4D体积视频等场景,显著提升了沉浸式体验。相关论文被CVPR 2026接收,为宽视场场景重建提供了高效解决方案。

京东科技开发者 355

拆解海博 AI-Native 落地保障:Harness、双 Loop、知识库与技能自主迭代实践

海博研发RoadMap 的落地,彻底终结了 AI 编程“对话式玄学”的旧模式,真正落地了AI Native 研发工程化。它证明 AI 规模化赋能研发的核心,不在于堆砌大模型能力,而在于用工程思维重构 AI 的工作范式:用结构化流程替代随机对话,用固化规则约束模型行为,用持续沉淀实现能力复利,用分层架构支撑规模化落地。

京东科技开发者 638

让 AI 快速「读懂」你的代码仓:Joy-Code-Graph 云端图谱服务的三次进化

代码知识图谱不是要取代 AI 的智能,而是要补齐它对代码全局关系的认知盲区。当 AI 能一眼看清「谁调用了谁、改动会波及哪里」,它写出的代码才真正靠谱;当这份认知安全地留在自己手里、随时被 Joygen 调用、并且永久沉淀在代码仓里——AI 编程的体验,才算真正上了一个台阶。这,就是我们做 Joy-Code-Graph 云端服务的初衷。能力共享,数据自主;一次建图,长期受用。

京东科技开发者 752

【Coding生态】从代码托管到 AI 能力底座:与Coding一起共建 AI 研发生态

前两种框架能够很好地支撑对话式能力和预设流程式能力。它们适合基于提示词或预设工作流完成研发问答、知识查询、流程编排等任务。但在更复杂的研发场景中,仅仅“回答问题”还不够。当用户业务逻辑复杂时,一旦场景进入真实落地阶段,例如下载代码、修改文件、执行命令、安装依赖、运行测试、读取完整代码文件,或者与自有系统联动、将结果渲染到 Coding 页面、推送到京 ME,AI 应用需要的不只是知识能力,还需要真实的代码库操作能力和独立可执行环境。

京东科技开发者 768

GPT-5.6、ChatGPT Work 与 Codex 更新食用指南

三档模型当前都提供 1,050,000 tokens 上下文、922,000 tokens 最大输入和 128,000 tokens 最大输出,接受文本与图像输入、输出文本,并支持 web search、file search、Computer Use、MCP、Tool Search、Skills、Apply Patch 等工具。Work 可以读取你提供的文件,通过插件连接 Slack、Google Drive、SharePoint、邮箱、日历、CRM 或项目系统,调用获批工具,并在执行中展示进度。

京东科技开发者 870

把业务流程沉淀成高质量 Skill 的实践路径

使用Record & Replay创建的Skill,尽管创建流程简单,但它的本质实际是让 AI 去操作页面,这不但有可能影响我们对电脑的操作,还有可能无法稳定复现。创建Skill时,可以使用 Codex 的 Record & Replay 插件,把一次手工操作录下来,再让 AI 生成可复用流程。刚开始切换时,很容易遇到接口报错,可以让Codex排查原因进行优化,直到可以稳定执行;补充相应业务背景,说明这件事为什么要做,谁会用,输入从哪来,输出给谁看。电脑休眠、关机、软件没开时,本地任务可能无法执行。

京东科技开发者 836

政企前台AI-Agent的架构实践:打造可复用的 AI 服务平台-【灯塔计划】

不止是爆火的龙虾,还是各种Skills,MCP、Agent,脱离的具体的场景谈方案,最后只会是一场空。这一套可复用的 AI 服务平台,截止目前,通过前后端对接规范文档,多项能力已快速接入到各个场域的不同端平台,大幅降低研发成本, 并且各业务线新场景的接入从原来的 “开发驱动” 转为 “配置驱动”,接入周期从天维度缩短至小时级。

京东科技开发者 864

京东 Oxygen xLLM 大模型推理引擎正式捐赠开放原子开源基金会,共建国产 AI Infra 生态

下一阶段 AI 基础设施的核心命题,不是简单的算力堆叠,而是让工程本身变得智能——让调度系统能自主感知负载特征并动态优化,让推理引擎能根据模型结构和硬件特性自动生成最优执行方案,让整个 AI 工程链路具备自感知、自决策、自优化的能力。未来,Oxygen xLLM 的项目官网、社区沟通渠道及微信社区将陆续向开发者开放,诚邀芯片厂商、模型厂商、云厂商、企业用户及个人开发者共同参与,让国产大模型推理引擎在开放生态中加速成长。硬件层,原生支持 GPU / NPU / MLU 多类 AI 芯片,深度适配国产芯片。

京东科技开发者 1006
上一篇: PPT | 云原生下的DevOps与持续交付
下一篇: 《六周玩转云原生》- 微服务架构下服务治理体系的演进历程?
京东云开发者
京东云开发者 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄8年 1万+粉丝 2140原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值