在 AI 落地深水区的 2026 年，“Agent 失控”正在成为架构师们的新梦魇。就在昨天，我目睹了一个惨痛案例：一套基于闭源模型构建的自动化重构脚本，因缺乏状态控制陷入了逻辑死循环。短短一夜，它向 API 发起了数千次无效调用，直接烧穿了项目组一个季度的 ...

Qwen3-Omni 实时交互: 使用 Qwen3-Omni 模型实现与 AI 面试官的高性能实时语音对话。 全链路流式体验: 基于 SSE 实现音频与文本双重响应流。 高级语音工程: 集成 VAD (语音活动检测) 与浏览器端 STT，确保交互自然。 智能会话克隆: 支持从文本面试一键克隆至语音模式 ...

本篇为《智能体·新世界》系列第一期，在Agent应用爆发前夜，服务于AI的生态层正在形成，给Agent“卖铲子”，蕴含着巨大的创新潜力。 Agent被称为AI时代的原生应用形式，被寄予厚望。AI时代的淘金者，也将蜂拥而至。 从2025年底至今，能“办事儿”的Agent赚足了 ...

这次，“卖铲子”绝对不是配角。 编者按：本文来自微信公众号 腾讯科技（ID：qqtech），作者：郭晓静，编辑：徐青阳，创业邦经授权转载。 Agent被称为AI时代的原生应用形式，被寄予厚望。AI时代的淘金者，也将蜂拥而至。 从2025年底至今，能“办事儿”的Agent ...

进入2026年，产研协作的核心正从流程对接变得越来越前置。很多产品经理与开发都会讨论这样一个问题：“在原型设计阶段，能不能把页面结构和代码结构对齐？”。从实际工作中来看，这个需求是成立的，而且已经有一些前沿工具通过AI给出了解决方案。

随着 AI agents 日益复杂，在对话与会话之间管理其 state 已成为生产环境落地中最关键的挑战之一。当 agents 需要在多轮交互中保持上下文、从中断的流程中恢复、或对其决策过程进行审计时，传统的无状态（stateless）架构会失效。这正是 State Replay 必不可少的原因 ...