作者：京东零售韩艾引言多智能体的架构演进过程：第一阶段：B商城工单自动回复，LLM和RAG结合知识库应答，无法解决工具调用。第二阶段：京东招商站，单一Agent处理知识库问答和工具调用，准确率低&LLM模型幻觉，场景区分度差。第三阶段：京麦智能助手，引入m

作者：京东物流郑冰概述在物流系统相关的大屏中，供应链大屏复杂度较高，数据链路较长，稳定性要求较高，当前大屏已经经过2年时间的打磨，整体表现已经相对比较成熟稳定。本文描述了物流供应链业务较复杂的业务场景下，结合了大数据计算相关技术，总结了实时监控大屏指标建设

校园招聘向来是大规模、高标准、高挑战的招聘场景，人才选拔不仅关乎企业发展，更直接影响到国家安全与行业合规。面对年均20万简历投递、严格的安全审查、色盲检测及舆情管理等一系列挑战，AI得贤招聘官开启了一场招聘效率与质量的双重升级。国企校园招聘的四大难题1.

AI得贤招聘官，重新定义校招与大规模初筛面试在当今招聘场景中，无论是连锁零售、制造业，还是金融、科技等专业性强、规模化招聘密集的行业，HR与业务部门共同面临三个核心难题：候选人质量难控、面试资源紧张、招聘流程效率低下。而AI得贤招聘官，正以其前沿的AI面试

作者：京东物流吕顺背景在物流系统中，接单是信息流的关键和重要的一环，每个业务场景都会对应一种标准接单流程，例如销售出、采购入等等。标准接单包括统一接口定义、统一数据模型、标准接单核心应用职责划分。而这个标准并不是在接口定义的初期就规划好的，通常会经历业务不

以化学实验教学为例，在传统的化学实验场景下，学生们往往需要亲自动手操作各类化学试剂。这些试剂有些具有强腐蚀性，有些易燃易爆，还有些可能散发有毒气体。在实际操作过程中，哪怕只是一个小小的失误，比如试剂添加顺序错误、用量把控不准确，都极有可能引发诸如爆炸、中毒

关于对象数组中的数据更新，目前例举了三种方式，一种是传统的装饰器方式，另外两种是针对数据源进行操作，数据源直接赋值的方式，适合简单、高频的单元素修改，性能最优且类型安全，而splice方法适合复杂操作或需保持引用稳定的场景，但需注意性能损耗，在实际的开发中可以根据需求，选择自己适合的方式。

在京东零售技术团队中，有很多年轻的算法工程师，他们大多是95后，在加入京东的短短几年内，用实力“啃”下了一个个硬骨头。从大模型训练的效率优化、生成效果的极致调优，到算法落地的工程难题、业务场景的创新应用，他们用行动证明——做难而正确的事，才是技术人最快的成

在亚马逊位于新泽西州的某物流中心，数千台橙色的Kiva机器人在地面上穿梭，它们像一支训练有素的军队，将重达340公斤的货架精准运送到工作站。工人无需再穿梭于数万平方米的仓库寻找货物，只需站在原地，等待机器人将货架送到面前，扫描商品并打包。这种场景折射出一个

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