本文是「架构实战·第二季」第八篇。上一篇我们讲了 Agent 整体架构和 Function Calling 协议，本篇深入 Agent 三种主流模式之首——Re...

本文是「架构实战·第二季」第七篇，从"AI 应用"升级到"AI 自主系统"的关键一步——Agent。

在单 Agent 架构中，一个 LLM 实例承担全部职责：理解意图、检索信息、推理决策、生成内容、执行工具调用。简单任务够用，但任务复杂度上来后，几个结构性瓶颈...

带过一个两三人的创业技术团队，最开始的痛点很有代表性：官网一个后台，小程序一个后台，后来又加了个H5活动页，编辑同事每天要在三个地方复制粘贴同一篇文章，还经常漏...

但 Java 架构不等于“用 Spring Boot 写几个接口”。架构要回答的是：系统如何分层、模块如何边界、服务如何协作、数据如何一致、故障如何隔离、容量如...

在企业级数据管道（Data Pipeline）与云云原生架构实战：如何搭建面向全球 API 数据集成的容错网关与多节点调度体系？原生微服务开发中，与第三方 AP...

退款已经打到用户账上，财务系统里没有这笔记录。任务已经执行完毕，上游业务系统还停在"处理中"。服务器明明返回了 200，数据其实一个字都没落盘。

本文是「架构实战·第二季」第六篇，AI 系列基础篇最后一篇。从这一篇开始，我们进入"用 LLM 一定会踩到的工程问题"——网关层。

本文是「架构实战·第二季」第五篇。上一篇我们讲了向量库的选型，本篇讲另一核心组件——Embedding 模型。

2026年10月，Cognition 发布的 Agent Memory Repo 创新性地把 AI 的长期记忆做成了一个 git 仓库（以 MEMORY.md ...

网关系列收尾篇。前三篇聊了限流、指标、熔断降级——都是运行时的能力。但决定一个网关好不好维护的，往往是另一个维度：配置怎么管。配置治理做不好，再强的运行时能力也...

核心结论： Java 架构师的核心能力不是"会更多框架"，而是能在业务不确定的前提下，用最小的约束成本划出系统边界。写代码解决的是"怎么实现"，定架构解决的是"...

本文是「架构实战·第二季」第四篇。前面我们讲了 RAG 的整体架构，本篇深入 RAG 的核心组件——向量库，一次性把三个主流开源向量库讲清楚。

本文是「架构实战·第二季」第三篇。前面我们讲了 LLM 应用的整体架构和 Prompt 工程，本篇进入企业 LLM 应用最主流的落地形态——RAG（Retrie...

本文是「架构实战·第二季」第二篇。上一篇我们讲了 LLM 应用的整体架构，这一篇聚焦其中最频繁被改动的组件——Prompt。

本文是「架构实战·第二季」第一篇，承接第一季的 50 篇架构实战，从 AI 工程化的最基础问题开始：把一个 LLM Demo 变成一个能稳定对外服务的生产系统，...

本文是「架构实战·第二季」第 99 篇。大组织最常见的困局：平台团队忙死，业务团队等死；同一个轮子三个团队各造一遍；想用别的团队的组件，提需求排期三个月。Inn...

本文是「架构实战·第二季」第 100 篇（第二季收官）。DevOps 说"谁构建谁运行"，十年过去，现实是：让每个业务团队都精通 K8s、Terraform、可...