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架构火花｜AI时代，架构师的护城河在哪里？
“大模型更新后，精心打磨的提示词可能一夜过时……” 许多架构师表达了共同的困惑。 架构师们要开始转变一个意识：文档即架构。文档能写清楚，那么你问题定义和思路就是清楚的，否则再好的大模型都没有用。提示词是人与大模型沟通的桥梁，写好提示词其实对应的是定义问题的能力。 超越工具使用的深层能力 在这场讨论中，几位资深架构师指出了更深层的本质： 随着模型能力提升，提示词可能会变得越来越简单。这种进化意味着架构师需要从技术实现者向问题定义者转型。 在一个潦草的底层设计上"用尽" AI 筑高楼，也远不如掌舵者——也就是前中后期架构师，在基于具体架构模式、结合具体业务场景、机器成本、算法与开销取舍下的每一个动态治理决策。 架构师的护城河不在于掌握了多少工具的使用技巧，而在于精准定义问题的能力、对结果的鉴别能力 、领域知识和架构思维的深度、将商业需求转化为技术方案的能力。
24821编辑于 2025-11-26 架构火花 | 提示词工程在AI时代下的思考
一、前言 哈喽大家好，我是老周聊架构的主理人老周，今天我们来聊一聊提示词工程的话题。为啥今天会写这个呢？是因为前两天我们那个架构群里针对于提示词工程展开了激烈的讨论。 汪兆千老师：最近也思考了这个问题，架构师的护城河究竟在哪里? ... 汪兆千老师这里对于架构师的护城河究竟在哪里的问题思考了很多，也说了很多。 老周这里总结了三个点： 1、传统架构师权威的坍塌 早期架构师的核心壁垒源于经验积累与技术话语权，但AI时代这种权威正被双重解构：一方面，企业常以"首席架构师"头衔虚化实权，使其沦为技术吉祥物；另一方面， 未来架构师的竞争力，将取决于能否在"人机共生"中定义新的规则边界。 在一个潦草的底层设计上"用尽"AI筑高楼，也远不如掌舵者，也就是前中后期架构师在基于具体架构模式、结合具体业务场景、机器成本、算法与开销取舍下的每一个动态治理决策。
32510编辑于 2025-11-19- 来自专栏架构火花
架构火花 | 提示词工程在AI时代下的思考
一、前言哈喽大家好，我是老周聊架构的主理人老周，今天我们来聊一聊提示词工程的话题。为啥今天会写这个呢？是因为前两天我们那个架构群里针对于提示词工程展开了激烈的讨论。 汪兆千老师：最近也思考了这个问题，架构师的护城河究竟在哪里? ... 汪兆千老师这里对于架构师的护城河究竟在哪里的问题思考了很多，也说了很多。 老周这里总结了三个点：1、传统架构师权威的坍塌早期架构师的核心壁垒源于经验积累与技术话语权，但AI时代这种权威正被双重解构：一方面，企业常以"首席架构师"头衔虚化实权，使其沦为技术吉祥物；另一方面，大模型基座的通用性正在消解专业壁垒 未来架构师的竞争力，将取决于能否在"人机共生"中定义新的规则边界。 在一个潦草的底层设计上"用尽"AI筑高楼，也远不如掌舵者，也就是前中后期架构师在基于具体架构模式、结合具体业务场景、机器成本、算法与开销取舍下的每一个动态治理决策。
70711编辑于 2025-12-02 - 来自专栏sktj
Kubernetes(4:架构)
Master 是cluster 的大脑： 运行 kube-apiserver kube-scheduler kube-controller-manager etcd pod restful api scheduler 调度器Scheduler负责决定将Pod放在哪个Node上运行。Scheduler在调度 时会充分考虑Cluster的拓扑结构，当前各个节点的负载，以及应用对高可用、性能、数据亲和性的需求。 Controller Manager负责管理Cluster各种资源，保证资源处于预期的状态。Controller Manager由多种controller组成，包括replicationcontroller、endpoints controller、namespace controller、serviceaccounts controller等。 etcd负责保存Kubernetes Cluster的配置信息和各种资源的状态信息。当数据发生变化时，etcd会快速地通知Kubernetes相关组件。 Pod要能够相互通信，Kubernetes Cluster必须部署Pod网络，flannel是其中一个可选方案。
40820发布于 2019-09-24 - 来自专栏深圳架构师同盟
架构火花 | 统一智能体平台架构设计——构建企业级AI中枢
本文将基于顺丰科技AI技术平台负责人陈迪豪分享的技术架构与实践经验，深入探讨如何构建支撑企业未来发展的AI中枢。 2.2 企业级AI中台的“三层逻辑” 顺丰科技提出的企业级AI中台方案，其核心架构遵循“底层控成本、中层提效率、顶层创价值”的严密逻辑。 这些平台集成先进的语言模型、API工具和模块化架构，实现从简单查询到复杂工作流的自动化处理，无论在软件开发、内容创作还是系统集成中，都能无缝扩展。 四、智能体架构设计 顺丰科技的UAP架构设计方案充分考虑了开源与自研的权衡，以及私有云与混合云的混合部署需求 。 嘉宾介绍： 陈迪豪，目前担心顺丰科技 AI 技术平台负责人，负责顺丰集团 AI 和大模型基础架构功能，曾任第四范式平台架构师和 OpenMLDB 项目 PMC，过去在小米担心云深度学习平台架构师以及优思德云计算公司存储和容器团队负责人
63750编辑于 2026-01-14 - 来自专栏架构火花
架构火花 | AI编程驱动组织变革：数据挑战与Agent落地困境
一、前言哈喽大家好，我是老周聊架构的主理人老周，今天我们来聊一聊AI编程驱动组织变革：数据挑战与Agent落地困境的话题。 前两天参加了腾讯云架构师长沙同盟的圆桌讨论，我会对各位架构师们、企业家们、老师们的思考整理下，并结合自己的思考输出我架构火花第二篇文章。 4.3 “AI增强”架构下的可靠性与成本博弈 未来的架构方向并非追求科幻式的“全能AI”，而是“AI增强”的工程化体系。 可靠性与成本的平衡： 由于概率模型的内在不确定性，企业落地倾向于采用AI增强的混合架构。 - 架构的转变： 软件从“静态代码”转变为“动态流程”，系统可以根据高层目标自主演化和适应环境。
46721编辑于 2025-12-19 - 来自专栏学习道路指南
ECharts与Excel的火花
本文将深入探讨这两者之间的火花碰撞，以及如何结合它们以实现更强大的数据可视化效果。 三、ECharts与Excel的结合：火花碰撞 尽管ECharts和Excel都是强大的数据处理和可视化工具，但它们各有优缺点。将两者结合起来，可以取长补短，实现更强大的数据可视化效果。 在这个充满数据的世界里，让我们一起点燃ECharts与Excel的火花碰撞，探索无限可能的数据可视化之旅！
1K10编辑于 2024-01-19 - 来自专栏腾讯云TVP
架构火花｜一线视角下的AI：从应用边界到落地难题
本文基于腾讯云架构师北京同盟成员在群内的讨论整理，在保持原意的基础上进行了编辑优化。
36810编辑于 2025-09-03 - 来自专栏新智元
GPT-4只是AGI的火花？LLM终将退场，世界模型才是未来
在GPT-4发布后，面对这个目前性能最强大的人工智能，很多人将GPT-4视作AGI的火花。 4月13日，OpenAI的合作伙伴微软发布了一篇论文「Sparks of Artificial General Intelligence:Early experiments with GPT-4」（通用人工智能的火花 ：GPT-4的早期实验）。 并且在所有上述任务中，GPT-4的性能水平都几乎与人类水平相当。基于GPT-4功能的广度和深度，我们相信它可以合理地被视为通用人工智能的近乎但不完全的版本。」 但就像卡内基梅隆大学教授Maarten Sap所评价的那样，「AGI的火花」只是一些大公司将研究论文也纳为公关宣传的一个例子。
52530编辑于 2023-09-09 - 来自专栏前端壹栈
three.js 实现火花特效
上周末刚在原神里抽到了“火花骑士”可莉，于是就心血来潮，想用three.js来实现一种火系的特效，不是炸弹的爆炸，而是炸弹爆炸后在草上留下的火花效果 ? 简要说下思路：ray marching获取的值改成光线位置pos和光线移动的进度strength，光线位置的y轴将用于设定火花的颜色；光线移动的进度strength用于设定火花的形状（这里就是椭圆） # depth=dist+eps; if(dist>0.){ strength=float(i)/64.; } } return vec4( R0fRFH.gif 莫名感觉像黑魂3里的芙莉德修女的黑焰，尽管这样也很cool，我们还是给它加上颜色，让它更像现实中的火花 给火花加上颜色 将颜色通过mix函数混合起来（强度是光线位置的y轴），和之前的颜色相乘即可 64.; vec3 mixColor=mix(uColor1,uColor2,fireBody); color*=mixColor; gl_FragColor=vec4(
14.8K20发布于 2021-07-29 - 来自专栏SDNLAB
NFV，在合作中迸出火花
本次会议的NFV用例主要有：（PDF输出文档） 网络功能虚拟化基础架构即服务（NFV IaaS） 虚拟化网络功能即服务（VNFaaS ） 虚拟网络平台即服务（VNPaaS） VNF FG（VNF 截止到2016年，NFV发展的三个阶段分别是，第一阶段创建体系架构，第二阶段是互操作性，第三阶段创建一个开放的NFV生态系统。
81380发布于 2018-04-03 - 来自专栏深圳架构师同盟
EA企业架构、4A架构，业务架构、IT 架构之间是什么关系？
今天继续聊企业架构方面的话题。即对于EA企业架构、4A架构，业务架构、IT 架构之间是什么关系？这些架构之间又有哪些区别和联系？ 首先整体回答下问题再展开详细回答。 企业架构一般谈4A架构，即业务架构，数据架构，应用架构和技术架构 。如果只谈业务架构和IT架构。那么IT架构包括了数据架构，应用架构和技术架构。 我原来有一篇文章专门谈企业架构中的4A架构的关系和集成，可以参考我公众号的历史文章文章。 我们常说的4A架构就是业务架构、数据架构、应用架构和技术架构，其实去理解4A架构的集成核心，你仍然要去参考企业架构这本书里面谈到的企业架构元模型。 业务架构到应用架构集成方面，我们刚才讲到了，在业务建模里面会拆分出业务对象、业务活动、业务规则、业务角色这4个核心的要素。这4个核心的要素我们去详细考虑it实现的时候，一定会映射到它相关的应用功能。
55810编辑于 2025-11-17 - 来自专栏摸鱼范式
深入AXI4总线-架构
知乎用户ljgibbs授权转发 本系列我想深入探寻 AXI4 总线。不过事情总是这样，不能我说想深入就深入。当前我对 AXI总线的理解尚谈不上深入。 但我希望通过一系列文章，让读者能和我一起深入探寻 AXI4。 声明1：部分时序图以及部分语句来自 ARM AMBA 官方手册 （有的时候感觉手册写得太好了，忍不住就直接翻译了。。） [二] 架构 五个独立通道 AXI4 总线的一大特征是它有 5 个独立的传输通道，这些通道都只支持单向传输。 作为类比，SPI 总线有 2 条单向传输通道：MISO， MOSI。 值得注意的是 AXI4 不再支持 WID 信号，这和 AXI4 的乱序机制有关，AXI4 规定所有数据通道的数据必须顺序发送。 结语 本文中我们了解了 AXI 总线的架构，它的五大通道以及各自的信号，最简单的读写操作流程以及AXI 总线的拓扑连接。
1.6K10发布于 2020-06-24 - 来自专栏超级架构师
(4) 微服务架构采用准则
这意味着微服务架构主要面向后端，尽管这种方法也用于前端。每个服务在其自己的进程中运行，并使用HTTP/HTTPS、WebSockets或AMQP等协议与其他进程通信。
35631发布于 2020-07-18 - 来自专栏超级架构师
微服务与SOA架构(4）
如图4-1所示，事实上，了解服务客户与服务之间所采用的远程访问协议并不意味着就了解任何一方是如何实现的，也不意味着双方在实现上要保持一致。 图4-1 SOA也支持协议感知的异构互操作能力，但是它支持得更进一步，可以做到协议无关的异构互操作能力。 例如，如图4-2所示，在.NET平台上用C#实现的某个服务客户端可以使用REST调用对应的服务，但是服务（本例中是EJB3 Bean）只能使用RMI通信。 图4-2 如果你发现自己所处的是异构环境，需要对多种使用不同协议的系统或者服务进行整合，那么很可能需要采用SOA架构而不是微服务架构。 图4-3 合约解耦显然有一些使用上的局限。如果服务所需数据无法从客户所发送数据转换获得也无法从其它数据源获得，服务调用只能返回失败，因为服务合约无法得到满足。
1.3K40发布于 2018-04-09 - 来自专栏深圳架构师同盟
架构火花 | AI编程时代的“代码审判”：从人工执念到 AI Native 的工程范式革命
一、背景 前两天在我们深圳同盟架构师群里炸了，起因是何老师抛出的一个问题：“大家现在AI编程输出的代码，Review是如何做的？感觉完全靠人工去100% Review不现实啊。 如同 Linus 扮演“严父”角色一样，开发者必须以自身的“工程品味”（Engineering Taste）为准则，对 AI 提供的多种架构方案进行筛选和修正，强迫其符合工程规范。 工程品味（Engineering Taste）： AI 见过所有架构，但它不知道你要哪一种。工程师必须利用自己的“一万小时定律”积淀的直觉，要求 AI 按特定的工程规范进行修改。 吴老师他们的系统大概做了7-8年了，总共50-60人年，100万行代码，我们大概3-4个人，预计半年重构完。 我之所以对这个重构系统很感兴趣，是因为老周前段重构一套复杂的系统。 老周分析肯定不是核心系统，边缘系统让你们小范围这么玩一玩，不过我算每个人2w的薪资发，4个人，半年重构也得花近50万！在这个降本增效的时代，这50万花在其它地方不香吗？
19920编辑于 2026-01-19 - 来自专栏无量测试之道
Python + gRPC 会擦出怎样的火花？
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接调用不同机器上的服务器应用程序上的方法，就像它是本地对象一样，可以更容易创建分布式应用程序和服务
82520编辑于 2023-09-02 - 来自专栏QQ大数据团队的专栏
火花思维大数据Serverless实践总结
导读 本文介绍了火花思维教育科技有限公司在大数据架构上的一次重大转型：从 EMR 迁移到 Serverless 架构模式。 4. 4. 数据集成 Serverless 化 火花大数据一直使用 Sqoop、DataX 作为底层数据集成工具。 4. （4）实现了按照项目精细化运营 新架构可以根据项目任务的具体情况，为不同类型的项目分配不同规模和配置的计算引擎集群。
76200编辑于 2025-04-19 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
植物碰撞动物的火花--数据分析进阶
大纲 大纲 * 空间分析 * 考虑系谱数据 * 不同试验设计 * 基因组选择 * 基因组选择的挑战 4.
63820编辑于 2022-12-12 - 来自专栏Loki
KubeGems 与 Logging Operator 的美妙火花
系统鲁棒性 高性能 日志采集和转发性能至少需处理 10K line/sec 支持采取日志限流策略 日志延迟不得低于 5min 可扩展 架构支持灵活的水平扩展以提升整体日志吞吐量 组件应满足无状态属性 可运维性 Output 交于用户配置较为困难，需要 KubeGems 将资源封装（需兼容源对象） 可观测性功能较弱 日志 Match 部分功能较弱，无法通过直接匹配 workload 进行关联 KubeGems 日志整体架构 总结 KubeGems 中基于租户的日志采集方案整体设计采用 Logging Operator + Loki 架构，用户可根据企业自身组织结构对其进行管理和适配。
1.3K11编辑于 2022-04-13
腾讯云开发者
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