2025年即将结束，京东零售技术感谢您一路同行。今年我们共发布100余篇文章，并精选10篇技术好文与您分享。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。
在文末我们也为大家准备了一些礼物，期待你的参与。 2026，我们继续携手，共赴新程。
01、供应链的"智能大脑"：京东供应链智能规划算法详解
本文聚焦运筹优化和仿真算法在供应链规划中的应用，通过智能规划算法赋能供应链规划业务，为成本优化、效率提升和用户体验优化提供了算法能力支持。分享了在仓网规划、库存布局和供应链仿真等场景下的技术解决方案，以及在大规模问题优化和仿真技术的创新突破，为业务决策提供了通用且高效的算法能力。（阅读原文）
02、京东自研电商数据库内核DongSQL简介
从开源内核到自研DongSQL，京东零售数据库团队始终以"业务价值驱动技术创新"为核心理念。DongSQL作为专为京东电商场景设计的数据库，通过语法扩展、并发控制、查询优化等多个模块的深度创新，为电商业务的快速发展提供了强有力的数据库技术支撑。（阅读全文）
03、京东零售重磅开源 | OxyGent：像搭乐高一样组装AI团队，实现群体智能
京东零售Oxygen团队正式开源发布多智能体协作框架------OxyGent。这一创新框架致力于帮助开发者高效组装多智能体协作系统，实现智能体间的无缝协作、弹性扩展与全链路可追溯。推动人工智能从"单点突破"迈向"群体智能"时代。（阅读全文）
04、探索无限可能：生成式推荐的演进、前沿与挑战
本文系统全面地介绍了基于LLM的生成式推荐系统（GRs）的演进历程、前沿核心技术要点、关键工程落地挑战以及未来探索方向等内容，旨在帮助读者系统理解GRs在"是什么"（What）、"为什么"（Why）和"怎么做"（How）三个关键维度上的内涵。（阅读全文）
05、AI Agent实战：打造京东广告主的超级助手 | 京东零售技术实践
京东广告在Agent应用上的一些工程化实践，通过构建RAG、Function Call等核心能力，为京准通智能助手业务提供AI 超能力，并为广大商家赋能。下一步，我们还将推动多Agent架构升级，为更多专业的Agent能力接入铺平道路，促进智能助手能力的持续提升，为商家提供更智能化的产品。（阅读全文）
06、1秒响应、90%决策准确率！京东商家智能助手的技术探索
本文介绍京东商家智能助手，其基于大语言模型构建 Multi-agent 系统，历经三代架构演进，通过任务分层规划、多智能体协同、全链路评估等技术，实现 7*24 小时秒级响应，决策准确率超 90%，覆盖商家经营全流程，为电商垂域提供高效智能服务。（阅读全文）
07、ClickHouse 的"独孤九剑"：极速查询的终极秘籍
在大数据时代的江湖，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理和分析海量数据成为了一个关键问题。各路英雄豪杰纷纷亮出自己的绝技，争夺数据处理的巅峰宝座。而在这场激烈的角逐中，ClickHouse 以其"独孤九剑"般的绝世武功，横空出世，令群雄侧目。ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的开源分布式数据管理系统。它由俄罗斯的 Yandex 公司开发，为海量数据的实时分析处理提供高效的解决方案。（阅读全文）
08、Text2SQL准确率暴涨22.6%！独家拆解3大核心技术突破
本文提出 J-Schema 呈现数据库结构并合理提供示例值，结合思维链引导模型推理。采用 Iterative DPO 迭代训练，多轮迭代提升性能。用自洽性方法，通过硬 / 软投票从多个候选答案中选最优，软投票更优。解决 Text2SQL 性能提升的三大难题，将模型在 BIRD 数据集上的执行准确率从50%多提升至近70%。（阅读全文）
09、Taro on Harmony：揭秘京东鸿蒙版如何做到"原生级"性能体验
Taro 鸿蒙方案基于鸿蒙 CAPI 进行构建，实现了将 React DSL 直接对接到 C++ 侧来运行整体渲染管线，从而实现了与原生齐平的渲染性能，同时 Taro 鸿蒙方案是多线程架构的方案，在应用渲染性能、操作响应时延上都在业界做到极致，并且 Taro 鸿蒙方案支持动态更新，是行业首创且经过大规模 APP 应用场景验证的开发框架，综合性能、生态以及开发体验来讲，毫无疑问已经成为了开发鸿蒙应用的最佳框架选型之一。（阅读全文）
10、架构提效的矛盾和矛盾的主要方面
在软件开发领域，架构设计是确保系统高效、稳定运行的重要环节或者称之为重要动作。无论架构从简单到复杂，还是从复杂回归简洁的演变过程。在这个过程中，又无论是初创公司还是大型企业，架构提效始终是技术团队的核心追求。本文将从稳定、性能、代码三大维度出发，结合实战经验，探讨如何有效提升架构效能。（阅读全文）
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