10 篇博文 含有标签「系统设计」

内部 AI 平台一旦开始做大，最容易发生的一件事不是能力不够，而是“什么都想统一”。最开始大家统一的是鉴权、日志、模型路由，听起来都没问题；再往后，连业务模板、流程步骤、审批习惯和租户差异也一起往平台里收，灵活性就会开始明显下降。

把单点 AI 功能做成系统能力，关键变化不在模型更强，而在团队开始补模型路由、评测回放和成本视图这些控制面。

很多被高估的 AI 话题之所以显得迷人，是因为大家只看到了 demo 的上限，没有认真算集成成本、维护成本和失败代价。

很多电商系统初期都会把购物车当成“订单的前半段”，这样做短期很快，但项目一复杂就容易出问题。购物车本质上服务的是选购过程，订单服务的是成交结果，这两个对象关注点本来就不一样。

工具调用与人工审核边界 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 把高风险动作直接交给自动化链路，短期看很顺，长期一定会在责任边界上出问题，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

metadata 过滤设计 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 字段命名和过滤粒度不一致，导致向量召回只能靠全文语义硬扛，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

内部工具的注入防护 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 把内部场景默认视为可信，结果模型一旦读到带诱导内容的文档就开始偏航，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

System Prompt 角色边界 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 把目标、语气、权限和约束全混在一句提示词里，结果谁都说不清模型到底该做什么，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

会话记忆边界 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 为了让机器人看起来更懂上下文，把短期对话和长期偏好全揉成一团，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

Sequelize 开事务并不难，难的是控制事务作用域。很多项目一开始只是局部写入，后来为了复用逻辑，把 transaction 对象一层层往下传，结果一个简单发布动作能串起好几个服务函数，谁都可能在事务里顺手写点东西。