架构

村口张大爷

05 — 分层架构与依赖倒置DDD 的代码组织采用四层架构，每一层有明确的职责边界，层与层之间通过接口解耦。核心设计理念：依赖方向始终指向领域层。领域层是整个系统的核心，它不依赖任何其他层，其他层都依赖领域层。

从FunloomAI到ibbot：当你的手机不再是“手机”，而是你的AI副脑和生产节点最近，FunloomAI的融资文章在圈内刷屏了。其核心理念“让创作回归创意本身”深深触动了我。它揭示了一个趋势：AI正在重塑生产关系。过去，复杂的工具（如专业软件、编程语言）是创意的拦路虎；现在，AI成为创意的放大器，将执行成本（时间、技能）无限压低，价值天平彻底向“创意”本身倾斜。

零壹AI实验室

阶跃星辰Step 3.7 Flash开源实测：196B MoE架构，400 tokens/s是噱头还是真性能？2026年5月29日，阶跃星辰开源了Step 3.7 Flash——196B总参数、11B激活参数、号称400 tokens/s生成速度。我看到这个参数的第一反应是：又是一个跑分模型？

面试官：如何做好架构设计"好的架构不是设计出来的，是演进出来的。但演进需要正确的方向。"软件架构设计并非一蹴而就的艺术，它更像是一场持续的旅程，需要不断地探索、适应与优化。一个优秀的架构并非凭空设计，而是在实践中不断演进、迭代和完善的产物。然而，这种演进并非盲目，它必须在正确的方向指引下进行，才能最终构建出灵活、健壮且符合业务需求的系统。

QwenPaw Agent 实现原理深度剖析对应代码路径: src/qwenpaw/agents/这个继承层次是理解整个 Agent 行为的关键。从底向上看，AgentBase 是 AgentScope 框架提供的最底层基类，定义了 Agent 的最基本契约——能接收消息、能回复消息。ReActAgent 在基类之上实现了完整的 ReAct（Reasoning + Acting）循环引擎：它是一个 while 循环，每次迭代先让 LLM "思考"（_reasoning），如果 LLM 返回了工具调用请求，就执行工具（_acting），然后把工具结

个人理解的AI Code Review 架构的三代演进AI Code Review 这件事，过去几年一直在变。一开始，我们关心的是：能不能把大模型接进代码审查流程里，让它帮人看 diff。

设计模式——行为型设计模式：阅读笔记与个人思考行为型模式的研究的是对象之间构成的动态的控制流抽象关系。传统OOP里责任链关键是要有一个公共的Handler基类，该基类需要有一个handle方法和一个setNext来组装链条，根据输入来动态的分发请求。

设计模式——论UI中的组合与OOP在web届曾经有一场旷日战争，争论UI到底是组合还是继承。最终的结论显而易见，组合优于继承现在几乎成了一种教条，那么，对于UI来说，组合真的由于继承吗？

后端接入 AI Agent：Tool Calling 网关、幂等与审计日志实战摘要：AI Agent 能发起 Tool Call，不代表它应该直接碰业务接口。真正可上线的 Java 后端，需要在模型和业务系统之间加一层 Tool Calling 网关，把工具注册、权限校验、幂等、超时、审计日志和错误回填都收住。本文结合 Spring AI、LangChain4j、OpenAI、Anthropic 的官方 Tool Calling 设计，以及 DDIA 里的可靠性、事务和分布式故障思路，给出一套可落地的后端设计。

冰雪情缘long

Android架构分层+架构模式+设计模式的关系理解这几年也做了一些应用架构，还有重构。教员的《实践论》曾说过，书本上的理论需要我们在实践中不断产生更多的感性认识，然后将感性认识整理，上升到理性认识，又继续再实践中校验，循环往复。最近刚好在面试，所以进行了整理，算是将理论与经验的总结。

小程故事多_80

拆解Hermes Agent技术架构，会自我迭代的开源智能体如何突破AI传统局限最近一两年，AI圈的竞争氛围其实非常单一。大家扎堆卷大模型，比参数规模、比跑分数据、比推理速度，仿佛只要模型足够强，AI的落地能力就会自然变强。但真正落地做过项目、用过各类AI工具的人都能发现一个问题，单纯堆砌模型能力，根本撑不起真实的生产场景。

运维成长记

关于“有x86镜像，没有Dockerfile” 怎么制作arm架构的镜像假设，你x86架构的前端镜像是dist:v1后续操作如下：打包：docker buildx build --platform linux/arm64 -t xxx:arm64 --load .

分布式下的系统，什么是算是好的架构设计在当今瞬息万变的软件开发领域，分布式系统已成为构建高并发、高可用和可扩展应用的主流选择。然而，一个“好的”分布式系统架构并非一蹴而就，它更像是一个持续演进的过程，而非一次性设计的结果。架构设计的本质在于，在特定的业务需求、技术栈限制、团队能力和预算等诸多约束条件下，寻求一个最优的权衡（Trade-off）方案。

数据库小学妹

HTAP混合负载架构：如何用一个数据库同时搞定交易和分析📌 关键词：HTAP、混合负载、OLTP+OLAP、实时分析、ETL替代、行列混存储、分布式MPP、数据一致性、选型指南

百万QPS多场次秒杀系统架构全解：解耦设计、防超卖、流量防护体系哈喽，大家好！秒杀作为电商大促的核心高并发场景，一直是后端面试和工程落地的重难点。不同于普通商品下单，秒杀具备瞬时百万QPS、多场次叠加、库存严格可控、绝对不能超卖的核心特性。

2026 年 RTC 音视频 SDK 解析：技术架构、主流厂商与选型指南在实时互动需求全面爆发的 2026 年，RTC（实时通信）音视频 SDK 已成为在线教育、政企会议、泛娱乐直播、远程医疗等领域的核心技术底座。随着国产化替代深化、弱网体验优化及 AI 能力融合，主流 RTC SDK 的技术架构持续迭代，选型逻辑也从单纯比拼延迟、画质，转向场景适配、安全合规、国产化适配、长期成本的综合考量。本文将从核心架构拆解、主流厂商技术对比、选型核心维度及场景化推荐四大方面，全面解析 2026 年 RTC SDK 的技术格局与选型策略，为企业技术决策提供参考。

架构师实战拆解｜无人机智慧实训SaaS中台：断电续考、AI组卷、多端同步核心设计前言：在职业教育虚拟仿真实训场景中，多数人关注功能实现，却忽略了高并发考试、异常容灾、防作弊、多端协同的底层架构难题。低空经济爆发带动无人机实训教学普及，传统单机版、孤岛式实训系统的架构缺陷被无限放大。

TangKengzai_王者归来

DeepSeek 和 ChatGPT 在金融数据接入上的真实差距：别让“API 兼容”替你回答选型问题你把 base_url 从 api.openai.com 改成 api.deepseek.com，代码跑通了。但当你给 Agent 配了两个金融数据工具，同一个 query 在两个模型上的行为开始分化——这才是需要关注的地方。

AI Agent Harness 深度详解：核心概念、架构原理、实战落地与工程化实践标签：#AI Agent #Harness工程 #大模型工程化 #智能体开发 #LLM落地前言2026年AI Agent技术飞速普及，从单机智能体到多智能体协同系统，各类Agent应用层出不穷。但绝大多数开发者都会遇到同一个核心问题：大模型本身能力不稳定、Agent执行流程不可控、工具调用混乱、无法标准化评测、线上故障难以追溯。

不知名的老吴

实例讲解：用于实时解决方案的事件驱动架构用于实时解决方案的事件驱动架构对于成功的实时解决方案，您需要考虑一种事件驱动的异步通信方法。在事件驱动模型中，事件指示可能会触发感兴趣的客户端（或事件使用者）执行某些操作（例如更新 UI）的更改。事件通过事件通道作为消息传递给使用者。事件生成者正在传递反映数据或状态实时更改的事件。