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架构

共 3 条相关 AI 资讯
7月1日
08:47
08:47宝玉@dotey
微服务架构本身没有错,滥用才会带来问题。合理使用时,每个团队只需维护少数几个服务,可以缩小组织规模。单个服务便于验证,对AI也有好处,因为上下文更少。但这对架构水平要求很高。
技巧微服务架构AI团队协作

推荐理由:聊透了微服务怎么用才对:每个团队管几个服务,AI也能轻松验证,但得有一定架构功底。
原文
6月3日
01:20
01:20官方账号LangChain@LangChainAI
LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上发布视频,用 1 分钟解释了 Managed Deep Agents 的概念。Managed Deep Agents 是一种新型智能体架构,通过将深度推理与受控管理结合,提升复杂任务执行的可靠性和效率。该架构旨在解决传统智能体在长链推理中容易出错的问题,适合需要高精度决策的自动化场景。视频发布后引发社区关注,已有 7000 多次浏览。
AI产品智能体LangChain推理模型架构自动化

推荐理由:LangChain 创始人亲自拆解 Managed Deep Agents 架构,做智能体开发的团队值得花 1 分钟理解这个新范式,能帮你避开长链推理的坑。
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5月28日
18:18
18:18AI Will@FinanceYF5
本文指出,大语言模型只是AI系统中最小的部分,真正决定生产级代理能力的是围绕它的“驾驭层”。作者列出了7个关键组件,将演示级代理与生产级代理区分开来。这7个组件包括:工具使用、记忆管理、规划与推理、安全与对齐、监控与日志、用户交互、持续学习。文章强调,软件时代正在终结,驾驭时代已经开启,开发者需要关注这些组件才能构建可靠的AI代理。
AI产品AI代理驾驭层生产级组件架构

推荐理由:做AI代理开发的团队会意识到,模型本身只是冰山一角,这7个组件才是从Demo到产品的分水岭,建议对照检查自己的架构。
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