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齐景IT1月前
单体 vs 微服务架构 体架构:聚焦业务起步的“一体化方案” 📦 -结构特点:所有功能模块(如商品、购物车、订单等)整合在一个应用中,共享单一数据库。这种架构就像“一体式工具包”,功能集中且逻辑清晰。 -适用场景:业务场景简单、规模较小的项目,例如区域型小电商、企业内部管理系统🔍。其开发周期短、初期运维成本低的特性,能很好地匹配业务起步阶段的需求。 -核心价值:技术栈统一,开发人员学习和维护成本低,项目上线速度快🚀,可帮助企业快速验证业务模式。 微服务架构:面向复杂场景的“模块化协作” 🔗 -结构特点:将功能拆分为独立的服务(如商品API、订单API等),每个服务可采用不同技术栈、对接不同数据库,通过API网关、消息队列(如RabbitMQ)实现服务间通信,如同“专业化团队协作”👥,各模块各司其职又能高效配合。 -适用场景:业务复杂、流量规模大的项目,像国内阿里、京东、美团等头部电商的核心业务🛒。在电商大促(如双十一)这类高流量场景下,微服务的弹性伸缩能力可有效应对流量峰值📈。 -核心价值:服务独立扩展、故障隔离性好,技术选型灵活,便于引入新技术或替换旧服务🔄,能支撑业务长期迭代和多元化发展,国内云服务商(如阿里云微服务引擎)还提供了成熟的平台,降低了企业的搭建门槛。 #架构设计 #程序员 #软件开发 #单体架构 #微服务
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从单一智能体到AI员工队伍(中) 欢迎了解 遗留系统代码改造AI产品 - Gitme.ai 及 咨询2天的智能体高级培训课程 规模化与工程化:Agent 系统的协作、优化与可靠性 突破单体限制:复杂多智能体系统架构 单个 AI Agent 的能力终究有限,面对企业级或跨领域任务时,必须转向复杂的多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)架构。本文的核心内容即在于如何设计和实现这些能够规模化协作的系统。 确保可靠性:评估与红队测试 将 Agent 投入生产环境,必须解决其鲁棒性和安全性问题。这需要系统化的评估和对抗性测试。 量化评估的挑战: Agent 的评估需要区分开放域任务与封闭域任务的挑战,制定合适的量化评估指标。 红队测试(Red Teaming): 设计 Agent 的红队测试策略是确保安全的必要步骤。 通过模拟对抗性场景,测试 Agent 的鲁棒性、防御恶意输入的能力以及在复杂情况下的安全表现。 分析真实世界中 Agent 失控或产生危害的案例,是吸取教训、改进架构的依据。 追求极致:性能与成本的优化策略 在云计算和大规模部署背景下,性能、成本和延迟是决定 Agent 商业价值的关键因素。 模型级联(Model Cascading): 这是优化成本与性能的核心策略:使用小模型处理简单任务,将资源留给大模型处理复杂任务。 通过智能路由和任务分类,实现计算资源的按需分配。 效率提升与用户体验: 通过工具执行的缓存与并行化来降低延迟。 采用 LLM 输出的流式处理(Streaming)技术,大幅改善用户等待时间,提升用户体验。 Token 优化策略: Token 消耗是主要的运营成本。必须掌握一系列 Token 优化策略,包括:上下文管理、摘要生成和指令压缩。 最终目标是设计一套完整的优化方案,实现高并发、低延迟的 Agent 服务架构。 前瞻视野:研讨与未来展望 最高级的 Agent 架构师必须具备前沿洞察力。课程的最后环节聚焦于持续学习和未来趋势: 前沿论文研讨: 分组阅读并讨论最新的 Agent 领域顶会论文,跟进学术界的核心思想和突破。 技术雷达构建: 开放式讨论 Agent 的终极形态与通用人工智能(AGI)的可能路径,并指导学员构建个人技术雷达,确保持续跟进 Agent 领域的发展。 #智能体 #Gitmeai #LLM #agent #大模型
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