时间过得真快，转眼间2025年的日历Yi经快要翻到Zui后几页了。回望这一年，技术圈的风起云涌从未停歇，仿佛就在昨天我们还在讨论大模型的落地难题，今天就Yi经kan到了群体智Neng的雏形。在这个充满变数与机遇的年份里京东零售技术团队也没闲着，我们不仅在业务一线冲锋陷阵，geng在技术深水区进行了大量的探索与实践。

这一年，我们发布了上百篇技术文章，涵盖了从底层架构到前端交互，从算法模型到数据处理的方方面面。今天我想抛开那些枯燥的汇报语言，用一种geng轻松、geng“极客”的方式，和大家聊聊这一年中我们Zui引以为豪的几个技术瞬间。这不仅仅是一份“干货”清单，geng是京东技术人对极致追求的缩影。Ru果你也对技术的未来充满好奇，或者正在为架构提效、AI落地而发愁，那么接下来的内容，或许Neng给你带来一些启发。

一、 架构的艺术：在矛盾中寻找平衡的支点

Zuo技术的dou知道，架构设计从来就不是一件一劳永逸的事情。它geng像是一场永无止境的博弈，在稳定与性Neng、复杂与简洁之间寻找那个微妙的平衡点。无论你是身处初创公司，还是像京东这样的大型企业，架构提效始终是悬在每个技术团队头顶的达摩克利斯之剑。

我们常说架构是系统高效、稳定运行的重要基石，甚至Ke以说是Zui重要的动作。在这个过程中，我们见证了架构从简单到复杂，再试图从复杂回归简洁的演变。这听起来有点像哲学的轮回，但背后却是无数个日夜的代码重构与系统优化。

1. 稳定、性Neng、代码：架构提效的“铁三角”

在今年的实践中，我们深刻体会到，想要提升架构效Neng，必须从三个维度同时发力：稳定、性Neng和代码。

是稳定。没有稳定，一切性Nengdou是空谈。我们通过引入geng智Neng的监控体系和熔断机制，确保系统在面对流量洪峰时依然稳如泰山。然后是性Neng。用户是挑剔的，哪怕几百毫秒的延迟dou可Neng造成流失。Zui后是代码。代码质量决定了系统的可维护性。我们推行了geng严格的代码规范和自动化测试，试图从源头减少“技术债”的积累。

这听起来可Nengdou是老生常谈，但真正难的是如何在资源有限的情况下抓住矛盾的主要方面。有时候，为了极致的性Neng，我们不得不牺牲一部分代码的简洁度；而为了长期的稳定，我们又必须忍受短期内的性Neng损耗。这种权衡，正是架构师Zui大的价值所在。

二、 AI的进化：从单点突破到群体智Neng

Ru果说2023年是AI大模型的元年，那么2025年无疑是AI应用落地的爆发年。在这一年里京东零售技术不再满足于简单的模型调用，而是向着geng深层次的智Neng化迈进。我们不仅关注模型本身的准确率，geng关注如何让AI真正融入业务流程，成为Neng够解决问题的“智Neng体”。

2. OxyGent：像搭乐高一样组装AI团队

今年Zui让我们兴奋的开源项目之一，莫过于OxyGent了。以前我们ZuoAI应用，往往是在训练一个“全Neng”的模型，但这太难了也容易导致模型在某些专业领域表现不佳。于是我们换了个思路：为什么不把不同的AI智Neng体组合起来呢？

OxyGent就是一个多智Neng体协作框架。它的核心理念非常有趣——像搭乐高积木一样组装AI团队。你Ke以把一个擅长搜索的智Neng体、一个擅长分析的智Neng体、一个擅长写作的智Neng体拼在一起，让它们协同工作。这种“群体智Neng”的方式，不仅实现了智Neng体间的无缝协作，还具备了弹性 的Neng力。geng重要的是全链路可追溯，让我们Neng清楚地kan到每一个决策是如何产生的。这标志着我们正在推动人工智Neng从“单点突破”迈向“群体智Neng”时代。

3. 京东商家智Neng助手：1秒响应背后的技术博弈

对于电商平台的商家来说时间就是金钱。为了帮助商家geng高效地经营，我们基于大语言模型构建了Multi-agent系统，打造了京东商家智Neng助手。这个项目历经了三代架构的演进，其背后的技术挑战可想而知。

如何实现任务分层规划？如何让多个智Neng体协同工作而不打架？如何对全链路进行评估？这些dou是我们必须要解决的问题。Zui终，我们实现了小时级甚至秒级的响应，决策准确率geng是达到了惊人的高度。现在这个助手Yi经覆盖了商家经营的全流程，真正成为了电商垂域中高效智Neng服务的标杆。这背后是RAG、Function Call等核心Neng力的工程化实践，也是我们对AI赋Neng业务的坚定承诺。

4. Text2SQL：准确率暴涨22%的秘密

在数据交互领域，Text2SQL一直是个硬骨头。让机器理解自然语言并转化为精准的SQL查询，难度极大。今年，我们在这个领域取得了重大突破，将模型在BIRD数据集上的执行准确率从50%多直接提升到了近70%，暴涨了22个百分点！

这可不是简单的调参就NengZuo到的。我们提出了J-Schema来呈现数据库结构，并结合思维链引导模型进行推理。geng绝的是我们采用了Iterative DPO进行多轮迭代训练。在答案选择上，我们引入了自洽性方法，通过硬/软投票从多个候选答案中选出Zui优。事实证明，软投票的效果往往geng胜一筹。这三大技术突破，彻底解决了Text2SQL性Neng提升的三大难题。

三、 基础设施的硬核：速度与激情的碰撞

上层应用再花哨，也离不开坚实的基础设施支撑。在2025年，我们在数据库内核、大数据处理以及前端框架上dou有了不少“硬核”的探索。这些技术可Neng不像大模型那样光鲜亮丽，但它们却是整个京东零售大厦的地基。

5. DongSQL：从开源到自研的电商数据库内核

京东的业务场景太特殊了通用的开源数据库有时候hen难完全满足我们的需求。于是京东零售数据库团队走上了自研之路。DongSQL，这个专为京东电商场景设计的数据库，就是我们交出的答卷。

从Zui初依赖开源内核，到如今深度自研，我们始终坚持“业务价值驱动技术创新”的理念。DongSQL在语法 、并发控制、查询优化等多个模块进行了深度创新。它不仅仅是一个数据库，geng是为电商业务的高并发、高吞吐量身定Zuo的引擎。正是有了DongSQL的强力支撑，我们的业务才Neng在每一次大促中游刃有余。

6. ClickHouse：极速查询的“独孤九剑”

在大数据时代的江湖里数据量呈爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据成了关键问题。各路技术大厂纷纷亮出绝技，而在这场激烈的角逐中，ClickHouse凭借其“独孤九剑”般的绝世武功，让我们眼前一亮。

作为一个用于联机分析处理的开源分布式数据管理系统，ClickHouse由俄罗斯的Yandex公司开发，天生就是为了海量数据的实时分析而生。我们在实践中发现，只要运用得当，它就Neng在数据处理的巅峰宝座上占据一席之地。当然要练成这套“独孤九剑”，也需要对底层原理有深刻的理解，这也是我们今年技术分享的重点之一。

四、 前端与生态：拥抱鸿蒙，探索新边界

随着操作系统的多样化，前端技术也在不断演进。今年，鸿蒙系统的崛起给前端开发带来了新的机遇和挑战。如何让京东的应用在鸿蒙上也Neng拥有“原生级”的体验？这是我们Taro团队一直在思考的问题。

7. Taro on Harmony：揭秘“原生级”性Neng体验

Taro鸿蒙方案的推出，Ke以说是行业首创。它基于鸿蒙CAPI进行构建，实现了一个非常大胆的想法：将React DSL直接对接到C++侧来运行整体渲染管线。

这听起来hen技术，但效果非常直观——实现了与原生齐平的渲染性Neng。而且，Taro鸿蒙方案采用了多线程架构，在应用渲染性Neng、操作响应时延上douZuo到了业界的极致。geng棒的是它还支持动态geng新。经过大规模APP应用场景的验证，无论是综合性Neng、生态还是开发体验，Tarodou毫无疑问成为了开发鸿蒙应用的Zui佳框架选型之一。这不仅是技术的胜利，geng是对开发者体验的极致尊重。

五、 算法的力量：供应链与推荐的智Neng革命

京东的核心竞争力在于供应链，而供应链的竞争力在于算法。2025年，我们在算法领域的探索geng加深入，从运筹优化到生成式推荐，每一步dou走得异常扎实。

8. 供应链的“智Neng大脑”：规划与仿真

供应链就像一个复杂的生命体，需要有一个“大脑”来指挥。我们聚焦运筹优化和仿真算法在供应链规划中的应用，通过智Neng规划算法为业务赋Neng。

这不仅仅是简单的成本计算，而是涉及到了仓网规划、库存布局等复杂场景。我们分享了在大规模问题优化和仿真技术上的创新突破。通过这些技术，我们Neng够为业务决策提供通用且高效的算法Neng力，从而在成本优化、效率提升和用户体验优化之间找到Zui佳解。Ke以说这个“智Neng大脑”让京东的供应链变得geng加聪明、geng加敏捷。

9. 生成式推荐：探索无限可Neng

传统的推荐系统大多基于协同过滤或深度学习模型，但生成式AI的出现，为我们打开了新世界的大门。本文系统全面地介绍了基于LLM的生成式推荐系统的演进历程。

我们探讨了GRs在“What”、“Why”和“How”三个关键维度上的内涵。虽然目前还面临着一些工程落地的挑战，比如生成速度、可控性等，但它的前景无疑是广阔的。我们相信，生成式推荐将是未来几年推荐系统领域Zui重要的研究方向之一。

六、 写在Zui后：共赴新程

技术这条路，注定是孤独且漫长的。但幸运的是在这条路上，我们并不孤单。2025年，京东零售技术感谢您一路同行。今年我们共发布了100余篇文章，每一篇dou凝聚了技术人的心血与汗水。

新的一年，我们将继续输出硬核干货，陪伴每一位技术人在探索之路上前行。无论是架构的演进，还是AI的突破，我们dou愿意将这些经验毫无保留地分享出来。

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让我们继续携手，共赴新程。在技术的星辰大海中，期待与您相遇！

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