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系统架构

从 LLM 到 Agent：12 个 AI 核心概念一次讲清

你有没有刷到过这种帖子。里面全是 agent、skill、script、MCP、上下文窗口、loop。每个字你都认识，连起来完全不知道在说什么。**其实这些词讲的是同一件事：怎么把一个只会说话的脑子，变成一个能替你干活的员工。

小马不会过河
2026-08-21 11:51:02

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 4

#人工智能 #系统架构 #架构 +1
不只是又一个 Agent 框架：DeepSeek Harness 如何重新定义“可组合”

文章摘要： DeepSeek推出开源Agent框架DeepSeek Harness（dsh），核心定位为"模型+工具框架"，通过插件化设计（一切皆插件）实现灵活扩展，支持模型调用工具、执行任务等场景。其基于Cordis元框架管理插件依赖，具备时空可组合性，并预置四种运行模式（标准、PTC、极简、创造）。架构分层清晰，开发者可通过TypeScript快速定制插件（服务提供/消费）。与Harness

小马过河R
2026-08-15 09:55:22

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 8

#人工智能 #机器学习 #系统架构
黑客打不进你的服务器，但能骗过你的 AI——LLM 应用安全实战

传统 Web 安全的攻击面在服务器，LLM 应用的攻击面在提示词——攻击者不需要攻破你的系统，只要在模型会读取的内容里埋一句话。本文用真实场景拆解 AI 应用的安全体系：威胁模型（直接/间接提示注入、越狱、数据提取、权限放大五类攻击）、四层防御架构（输入隔离/输出校验/最小权限/人工兜底）、Agent 工具权限治理（MCP 逐个授权、读写分身份、沙箱隔离、审计追踪）、红队评测方法（四类必测攻击+绕

 aigcharness
2026-08-12 11:42:08

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 7

#安全 #服务器 #人工智能 +1
使用Visio设计Qwen-Image-Edit-F2P系统架构图

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ComfyUI】Qwen-Image-Edit-F2P镜像，实现高效的人脸图像生成与编辑。该镜像专为人脸生成高质量全身图像而设计，可广泛应用于数字内容创作、虚拟形象生成等场景，显著提升AI图像处理效率。

健康和谐男哥
2026-02-13 00:22:49

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 5

#系统架构 #ComfyUI
大模型应用系统架构设计及其应用

大模型应用系统的架构设计是一项涉及模型能力、工程效率、数据安全和成本控制的系统性工程。通过合理的分层架构设计、精心的组件选型以及针对幻觉、延迟、安全等挑战的多层次解决方案，我们成功地将大模型能力落地到了制造业知识管理的真实场景中。这一实践验证了RAG和Agent作为大模型落地主流模式的有效性，也为后续在更多业务场景中推广积累了宝贵的工程经验。随着MCP（模型上下文协议）等标准化协议的成熟，未来的大

 ai_coder_ai
2026-08-06 08:19:46

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 5

#系统架构
Tool 不是函数，而是企业的软件能力

很多 Agent 项目做到 Tool 这一层，代码会突然变得很简单。模型识别用户意图，选择一个函数，然后把参数填进去。开发者只需要写几个注解，Agent 就可以查询订单、取消订单、申请退款，甚至修改地址。从代码上看，这几乎没有什么值得讨论的地方。Tool 不过是一个可以被大模型调用的方法，输入是结构化参数，输出是一段执行结果。也正因为如此，很多团队会把 Tool 设计当成一项接入工作：把现有接口包

 xmaaaa
2026-07-28 14:33:45

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 9

#系统架构 #微服务 #架构
别再把 AI Agent 理解成“大模型加工具”：一文讲透 Token、Skill、RAG、MCP、SDD 与 Harness

本文从工程视角重新拆解 AI Agent，说明为什么 Agent 并不等于“大模型加工具”。文章系统分析 Token、Prompt、Tool、Skill、RAG、MCP、SDD 与 Harness 的职责边界，并通过供应商风险分析案例，讲解生产级 Agent 如何完成任务规划、工具调用、状态管理、结果验证、权限控制和人工审批。

w1345360200
2026-07-17 09:58:19

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 21

#人工智能 #大数据 #python +2
全栈大模型智能体系统架构：从模型调用到自主协作的工程实践

构建全栈大模型智能体系统，技术栈横跨模型层、数据层、编排层、记忆层和治理层，要求开发者具备从算法思路到工程落地的全链路能力。业务理解力：深刻理解垂直场景的工作流架构设计力：设计高内聚、低耦合的Agent系统编排治理力：让多个Agent协同工作且安全可控从“代码编写者”进化为“智能体编排者”，这不仅是技术的升级，更是思维方式的重塑。当大模型能力逐渐同质化，系统架构能力才是真正的技术护城河。

dddddsxh
2026-07-06 20:49:29

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 11

#系统架构 #人工智能 #tensorflow +2
codebase-memory-mcp是什么？AI代码库记忆工具部署与使用指南

codebase-memory-mcp 是一个面向 AI Coding 的代码库记忆工具。让 AI Agent 拥有对代码库结构的长期记忆。搜索关键词读取文件分析函数追踪调用关系再读取更多上下文而 codebase-memory-mcp 的方式是先建立代码图谱，再让 AI 通过 MCP 工具查询结构信息。普通方式：grep → read file → grep → read file → 拼上下文

 tedcloud123
2026-07-06 12:51:36

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 6

#人工智能 #服务器 #运维 +2
面试官连夜整理：103道AI Agent面试题，答对一半直接加薪50%

维度AutoGPTLangGraphAutoGen控制流LLM 驱动的隐式循环代码层定义的显式状态图对话驱动的自动流转状态存储Prompt 上下文中（易丢失）结构化 State 对象（可持久化）对话历史（自动累积）分支能力依赖 LLM 的文本输出（不稳定）条件边 + 节点路由（确定性）多 Agent 对话自然分支（涌现式）回溯/回滚无原生支持，只能重新开始原生 Checkpoint 支持时间旅行无

 weixin_35774598
2026-07-06 08:18:01

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 9

#人工智能 #python #架构 +1
我越来越不相信，一个 Agent 就能解决所有业务

真正决定一个 AI 应用能不能走到生产环境的，从来不是 Agent 有多聪明，而是它背后的后台系统，到底是不是一个足够可靠的基础设施。而下一次，当我们开始讨论 MCP、Tool、Workflow，甚至 Multi-Agent 的时候，我发现自己已经很少先看模型了。慢慢地，我们发现，所谓的 Tool，其实已经不像一个简单的方法，而更像一个完整的业务系统。我想把昨天买的耳机退掉，如果不能退，就帮我申请

 xmaaaa
2026-06-26 15:36:57

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 2

#系统架构
MCP 协议深入解析：构建生产级 AI Agent 工具链

1. 标准化 → JSON-RPC 2.0 + 统一工具描述格式2. 解耦 → 工具实现与 Agent 代码分离，换模型不改工具3. 可复用 → 一次编写 MCP Server，所有 Agent 共享关键代码回顾MCPServer：处理 JSON-RPC 请求，注册/调用工具：路径白名单、速率限制、审计日志MCPClient：启动 Server 子进程，发现工具，转换 LLM 格式下一篇：Grap

Leo_Wcg
2026-06-24 18:05:22

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 5

#人工智能 #java #系统架构 +3
LLM服务网格2026：从Envoy AI Gateway到Istio的LLM流量治理架构

text### 5.2 关键监控指标| 指标类别 | 关键指标 | 告警阈值 ||---------|---------|---------|| 性能 | P50/P95/P99延迟 | P99 > 10s || 成本 | 每请求成本 | 异常突增50% || 错误率 | 4xx/5xx/超时比例 | > 1% || 限流 | 触发限流请求数 | 持续增长 || 缓存 | 命中率 | < 30%

少林码僧
2026-06-21 01:22:37

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 7

#人工智能 #gateway #istio +1
AI 智能体循环系统架构设计方案：构建自主智能体系统的权威指南

在AI系统从静态工具向自主演进的进程中，“智能体循环”（Agent Loop）已成为其核心骨架。从架构设计的视角看，这种循环并非传统编程中基于预定逻辑的确定性while 循环，而是一种基于概率推理的“智能决策引擎”。

小天才学习机打游戏
2026-06-19 21:18:12

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 7

#人工智能 #系统架构 #数据库 +3
AI Agent 职业路线全解析：从入门到专家的进阶指南

大模型正从被动文本生成器进化为自主工作的AIAgent，重构开发者技能体系。AIAgent工程师需具备三大核心能力：设计AI思维模式（链式思考、思想树等）、构建记忆系统（短期/长期记忆）、集成外部工具（API调用、多AI协作）。职业发展分三个阶段：入门（快速搭建原型）、中级（企业级方案设计）、高级（垂直领域突破）。AIAgent赛道具备长期价值，将重塑人机交互方式，在垂直领域创造稀缺溢价，并延伸至

 香菜8
2026-01-31 14:59:00

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 9

#人工智能 #系统架构 #深度学习
走在智能体前沿：智能体来了（西南总部）的AI Agent指挥官与AI调度官实践

随着人工智能应用从单一Agent执行模式演进为多智能体并行协作模式，企业级AI系统在规模化运行中暴露出目标分散、执行冲突与系统不可控等结构性问题。传统以单Agent自治或静态流程编排为核心的应用方式，难以支撑复杂业务对稳定性与一致性的要求。在此背景下，通过引入与两类核心角色，对多智能体系统进行分层治理与统一调度，成为提升系统可管理性的关键实践路径。该结构通过明确决策权、调度权与执行权的边界，为组织

 kicikng
2026-01-31 18:51:52

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 29

#人工智能 #系统架构
AI Agent 搭建师职业焦虑破局：从工具使用者到系统架构师的转型路线

AI Agent 搭建师职业焦虑，是技术范式转移带来的必然阵痛。正如曾经的打字员向文案策划转型，初级的 “智能体搬运工” 终将被淘汰，但那些能够抓住技术与业务结合点的 “AI 系统设计者”，将在行业中站稳脚跟。在这个快速变化的领域，唯一的职业护城河，是持续学习的速度与对复杂业务场景的深度洞察。重构 AI Agent 职业路线，从工具使用者升级为系统架构师，是 AI Agent 搭建师破局的唯一路径

 隔壁老陈！
2026-01-30 13:52:01

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 16

#人工智能 #系统架构
机器学习十年演进

过去十年的演进，是将机器学习从**“寻找像素与文字背后的统计规律”重塑为“赋能全球数字化转型、具备物理常识与内核级安全防护的通用智能体”**。你在尝试让模型更准地识别照片里的猫，或者是优化搜索排序。你在利用 eBPF 审计下的端到端模型，编排一群 AI Agent 自主完成一整条生产线的管理和决策。

jzwspace
2026-02-07 11:18:27

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 4

#机器学习 #人工智能 #大数据 +3
Agent十年演进

AI Agent十年演进：从游戏玩家到数字员工 2015-2025年，AI Agent经历了三大技术纪元：强化学习期（2015-2018）：以AlphaGo为代表，具备反应式能力但泛化性差；大模型规划期（2019-2023）：LLM成为核心，实现任务拆解与工具调用（如AutoGPT）； 2025具身智能时代：内核级安全：通过eBPF实时审计系统调用，阻断越权操作；多Agent协作：专家群组

 jzwspace
2026-02-11 11:50:32

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 4

#lstm #人工智能 #rnn +3
从 Prompt 到系统工程：AI / Agent 系统架构设计要点

大模型从Demo走向生产系统面临的核心挑战是构建稳定可靠的AI Agent架构。本文提出五层系统设计：基础设施层（日志/权限）、知识层（RAG/记忆）、LLM运行时层（Prompt/上下文）、编排层（任务规划/工具调用）和应用层。关键设计包括：上下文压缩管理、分级记忆系统（短期/长期/语义）、RAG质量优化（混合搜索/重排序）、模型输出校验（JSON Schema/规则校验）、失败重试机制、全链路

 dblens 数据库管理和开发工具
2026-03-09 10:47:07

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 8

#人工智能 #系统架构
多智能体系统架构设计（非常详细）：软件工程分层与解耦实战，从入门到精通，收藏这一篇就够了！

ChatGPT 发布之后，AI 智能体的概念就一直牵动着整个行业的想象力。它描绘的场景很诱人：给 AI 系统一个目标，让它自行拆解问题、调用工具、收集信息，最终综合出结果。

小天才学习机打游戏
2026-03-09 20:38:40

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 7

#系统架构 #软件工程 #java +4
OpenClaw 个人开发者完全指南

OpenClaw 是由 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 主导开发、采用 MIT 开源协议且以本地优先为设计理念的个人 AI Agent 运行时与执行网关，凭借极高的社区热度成为 GitHub 上增长最快的开源 AI 项目之一，截至 2026 年 3 月已收获 28 万 + 星标与 5.3 万 + Fork。其核心定位是运行在用户自有设备上的个人 AI 助手，区别于传统

 影之李小白
2026-03-09 12:24:10

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 31

#系统架构
【大模型应用】揭秘AI Agent OpenClaw的底层运行逻辑与安全风险

生成事件（Events） → 进入队列（Queue） → 代理处理（Agent executes） → 状态保存（State persists）（Isolated container）中（视频推荐了Railway的一键部署），使用隔离账户，限制启用的技能，并严密监控日志。：目前所有看起来“拥有生命力”的AI代理框架（Agent framework），其底层都没有魔法，全部都在使用某种形式的。：会话

 爱吃样的老虎
2026-03-10 12:45:31

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 10

#安全 #系统架构
OpenClaw学习总结_I_核心架构_8：SessionPruning详解

最关键的 3 点为什么需要节省磁盘空间提升性能保护隐私三种策略按时间、按大小、按活跃度可以组合使用配置建议启用 Pruning设置合理的保留时间定期检查现在你应该理解了如何管理 Session 文件。下一课会讲如何管理多个 Agent（Multi-Agent）。

arvin_xiaoting
2026-03-23 00:11:34

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 4

#学习 #chrome #前端 +1
OpenClaw学习总结_I_核心架构_9：Multi-Agent详解

idworkspacemodelagents: {list: [],},default: true 表示当没有任何 binding 命中时，默认走 home（或你设置的默认 Agent）。bindings 是路由规则。它们按优先级匹配，命中就决定目标 Agent。],一个 Gateway，可以跑多个 Agent。Multi-Agent 的本质是隔离，不是数量。bindings 决定“什么消息给谁处

 arvin_xiaoting
2026-03-23 00:13:51

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 2

#学习 #架构 #网络 +1
OpenClaw学习总结_I_核心架构_10：Sandboxing详解

Sandboxing 把 Agent 放进容器里，限制破坏范围。mode 决定什么时候启用，scope 决定隔离强度/性能。workspaceAccess 决定容器能否读写你的工作目录。推荐：non-main + agent + ro，安全和体验最平衡。

arvin_xiaoting
2026-03-23 00:16:25

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 7

#学习 #架构 #系统架构
WeClaw_39_远程桥接并发控制：MCP架构与Session隔离机制

想构建安全可靠的 AI Agent 工具调用系统？本文带你深入 WeClaw MCP 架构设计，通过 Session 隔离与并发控制机制，解决远程桥接难题。从协议原理到连接池管理，助你打造高可用的工具扩展方案 🔧。

yweng18
2026-03-28 08:33:31

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 8

#架构 #MCP #系统架构