独角兽互联网企业的成功秘诀是什么？总结下来有四条： Speed of innovation  Always available services  Web scale  Mobile centric user experience  第一句正好验证了一句名言：天下武功，唯快不破；第二句说明了企业对外服务必须24*7在线（对互联网金融行业尤其如此）；第三句说明了当用户爆发增长的时候，技术体系必须能够支撑；第四句说明了移动互联网一定要抓住移动端这一入口，围绕着移动端做好用户体验。 而所有这一切都需要高效的研发体系来支撑！那如何才能打造一个支撑独角兽发展的高效研发体系呢？笔者认为我们需要从人、工具和流程三个角度去深挖！ 我会围绕着人、工具、流程这三个方面，从理论出发，结合我具体的实战，供各位参考！

本话题的目的是让听众能够对微服务（Microservices）有个全面的认识，同时也掌握到如果要将现有应用架构做微服务改造，需要做哪些工作： 以下是提纲：   IT挑战：为什么会需要用微服务？ IT演进：技术架构演进 关注点：研发团队的关注地图 12-factor App：Scalable 应用的12法则 云原生应用：Cloud Native是什么？ 什么是微服务及微服务架构：What？ 单体应用：优点及缺点 SOA：优点及缺点 应用架构比较：三种架构的比较 微服务核心模式 微服务化指导原则 领域设计 微服务开发框架 微服务测试 微服务生态系统 例子：案例 团队：康威法则 约见后提供一份本人编撰的《微服务理论体系》材料一份。  

1. 云原生理念 2. Docker 原理 3. Kubernetes 原理与架构 4. Kubernetes PaaS 平台核心模块 5. 云原生平台典型架构（华为 Stack，阿里云 CNStack，腾讯 TCE） 6. 探讨

0. 系统可观测性 1. 如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？ 2. 如何快速分析出系统内存的问题？ 3. 如何迅速分析出系统 I/O 的瓶颈在哪里？ 4. 系统监控的综合思路 5. 火焰图 99. 分析性能问题的一般步骤 100. 性能优化实操 Linux 中使用 Tuned 进行性能优化 Profiling JVM Applications in Production 使用 perf-tools 做性能分析 使用 perf 来生成火焰图

话题简介： 在大模型时代的推动下，智能体系统正迅速成为企业智能化转型的关键技术路径。本话题将围绕多智能体系统的理论基础、核心技术、工程实现及应用落地进行系统讲解，助力开发者全面掌握企业级智能体系统构建的能力。 主要内容包括： 1.多智能体 AI 系统基础：理论与框架 深入探讨多智能体 AI 系统的核心理论与技术框架，内容涵盖系统架构设计、关键模块实现、通信机制与协作策略，并结合典型应用场景介绍企业级部署的关键考量。 2.企业级多智能体 AI 系统构建实战 基于 LangGraph 和 LangSmith 等主流智能体开发框架，详解从系统规划到实际部署的全流程实践，涵盖工作流设计、状态管理、任务编排与监控等工程细节。 3.AI 智能体记忆系统：理论与实践（含 MemoryOS 解析） 系统梳理智能体记忆机制的发展演变，从传统上下文管理的局限性出发，深入剖析 MemoryOS 等先进框架的设计理念、架构原理与关键实现，重点讲解参数性记忆与明文记忆等关键技术方案及其在真实应用中的效能表现。 4.基于上下文工程的 LangChain 智能体应用开发 结合 LangChain 与 LangGraph，解析如何高效构建具备语境理解与持续交互能力的智能体与 RAG 应用。重点介绍上下文工程（Context Engineering）的实施策略，以优化提示构造、信息检索与多轮对话表现。