必须提到“AI Agent（智能体）” 随着通用大模型基座的模型参数和算力优化等关键技术突破，Agent 目前开始越来越多地直接和业务结合。从原来的单纯生成内容，逐步变成了执行动作并拿到结果，原来是 “你问它答”、现在是 “它帮你完成一个完整的任务事项”。 对技术架构师而言，我觉得有三点特别重要： 1、AI 项目的工程架构学习研究，需要建立起符合自身企业的标准化 AI 工程架构； 2、如果需要 Agent 落地，那必须跟业务流程强绑定，架构师需要深入业务场景，理解 Agent 在业务流程中的角色，即是辅助工具？是自动化代理？还是协同伙伴？ 3、强化数据工程意识，所有的 AI 项目落地，都是在玩串联数据，那 数据输入 -> AI -> 数据输出 整个过程，作为架构师需要有很强的数据工程意识，数据敏感、指标量化敏感（当然也包括现在都在讲的 AI 可观测体系）。 以上。 ... 展开详请

一般都是建议随着业务增长而优化的，称之为演进式架构。 理由是： - 业务哪有百分比成功的，大部分可能没做起来就黄了，成本hold不住了，模式跑不通等等，都有可能导致业务下线，前期投入这么大不划算,而且比较笨重，可能成为业务发展的瓶颈（背锅） - 要看主要矛盾。新业务前期的主要矛盾肯定不是需要一个牛逼的系统，而是要快速验证、快速迭代 当然了，快速迭代嘛，系统也别做的太死了，可拓展性高一些，不然每次迭代都要动作很大，效率低，也是个问题... 展开详请

6年的开发经验是你最宝贵的财富，它意味着你已经熟练掌握了“如何建造”。而迈向架构师的关键，在于完成从“建造者”到“设计者”的思维跃迁——即从关心“如何实现”转变为思考“为何这样设计”。 要系统性地提升，你需要构建一个四层知识体系：​​首先夯实底层基础​​，深入理解操作系统、网络、数据库原理，这是所有架构决策的根；​​其次攻克分布式核心​​，掌握CAP理论、服务治理、分布式事务与一致性方案，这是现代架构的骨架；​​然后横向拓展技术广度​​，精通缓存、消息队列、搜索等中间件的原理与适用场景，这是填充骨架的血肉；​​最后升华方法论与软技能​​，学习领域驱动设计（DDD）来精准抽象业务，并用清晰的架构图（如C4模型）与人沟通，这决定了你设计的高度。 理论必须结合实战方能内化。最佳路径是：​​立即动手重构​​现有代码，运用新学原则改善设计；​​系统性模仿​​经典项目（如短链、秒杀），对比业界方案，理解其背后的权衡思想；​​深度参与开源​​，学习顶级项目的架构智慧；并​​在工作中主动发现痛点​​，推动解决方案落地。 这是一个从点到线，再到面和体的漫长积累过程。请保持耐心与好奇，坚持“学习-实践-分享”的循环。你的目标不是一蹴而就成为架构师，而是让架构思维成为你的一种本能。持续建造。... 展开详请