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2天前
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Agent职业路线破局点:从“实现力”到“设计力”,构筑抵御“浮光行为”的核心技能护城河
本文直击AI开发者核心焦虑:当“实现力”因低代码与大模型普及而快速贬值,“浮光智能体”泛滥,职业价值面临通货紧缩。作者提出破局关键——从工具使用者升维为价值定义者,系统阐述“深度设计力”三维模型:目标解构与价值对齐、异常与边界预见、演进与反馈架构,并融合系统思维、反事实推理与安全工程学等跨界工具,助你打造稳健、可进化、有伦理边界的智能体,构筑不可替代的职业护城河。(239字)
实验证实:智能体来了,智创未来技术研发周期缩短 40%
硬核科技研发周期长?智能体(Agent)驱动的自动研发流将周期缩短40%!通过24/7自主迭代、秒级文献分析、多智能体协同(规划/代码/分析)及万次虚拟预演,实现从“试错”到“预测”的范式跃迁。智能体,正成为技术领先的护城河。(239字)
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9天前
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《面向数据设计模式的复杂性解构与实践指南》
本文聚焦游戏逻辑固有复杂性的破解路径,深入阐释面向数据的设计模式的核心实践与思维重构,摒弃传统对象封装的耦合弊端,通过数据集约化组织、逻辑深度解耦构建全新的开发范式。文中结合游戏开发具体场景,剖析数据枢纽搭建、数据标记与动态索引、数据驱动迭代扩展等核心方法,解决动态场景流变、多系统协同耦合、内容增殖带来的复杂度难题,实现逻辑与数据的松耦合联动。
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16天前
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【架构演进】智能体来了(西南总部)深度解析:多智能体协作(Multi-Agent)系统的设计哲学与工程实践
本文探讨AI架构从单体大模型向多智能体系统(MAS)的范式跃迁,基于“智能体来了(西南总部)”技术研判,解析角色解耦、消息路由与共享记忆等核心设计,揭示如何构建高效协作的“数字蜂群”,推动分布式AI从理论走向工程化落地。
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16天前
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LLM全新智能体架构:核心组件、工作流程与设计模式全解析
随着生成式AI迈向生产力工具,智能体(Agent)架构成为关键。本文系统拆解其四大核心组件:大脑(LLM)、规划、记忆与工具,详解“感知-思考-行动”闭环流程及主流设计模式,助力开发者构建工业级AI应用。(238字)
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16天前
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2026年智能体架构综述:从笨重设计到多智能体架构(MAS)
2024是智能体“前哨战”,2026则是生产级智能体的“分水岭”。告别笨重的单体设计,多智能体系统(MAS)正成为主流。通过“路由+执行者”架构与审计机制,实现专业分工、高效协作。AI不再只是工具,而是企业级操作系统,开启智能化协作新纪元。
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17天前
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从模块到良好:如何设计一个生产级的Agent架构?
本文探讨生产级Agent架构设计,涵盖感知、决策、记忆与执行四大核心模块,强调分层解耦、多Agent协同及确定性保护、状态一致性等非功能性约束,助力AI系统从“代码驱动”迈向“意图驱动”。
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23天前
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基于 Spring Cloud NamedContextFactory 的多注册中心动态集成方案
本方案基于Spring Cloud NamedContextFactory,实现多注册中心动态集成。通过主配置与子配置分离,支持Nacos、Eureka、Consul、Zookeeper等注册中心按需切换与共存,具备配置清晰、扩展性强、安全可靠等优势,适用于多云部署、技术栈迁移等复杂微服务场景。
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25天前
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开源框架:Zookeeper—持久化FileTxnSnapLog
FileTxnSnapLog 是 ZooKeeper 持久化核心类,封装事务日志(TxnLog)与快照(Snapshot),通过组合模式统一管理数据恢复与快照保存。依托 DataTree 树状结构存储,支持基于 zxid 的增量恢复,提升可靠性与性能。
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