从架构稳定到AI自驱：55个案例拆解大模型落地实战

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技术栈：从相对固定到动态演进

过去，一个架构师掌握Spring Cloud、Kubernetes等主流框架后，可以应对大多数场景。但现在：

1️⃣ 技术迭代周期从年缩短到月，且边界日益模糊： Transformer架构、RAG技术等不断涌现；需要同时理解分布式系统和Prompt Engineering；

2️⃣ 开源生态爆发： 每天都有新的AI框架和工具诞生。

这要求架构师建立持续学习机制：参与开源社区、大咖分享，甚至要具备快速原型验证的能力。

03

价值定位：从需求执行者到业务共谋者

传统模式下，架构师往往是业务需求的"实现者"：产品经理提出需求，架构师设计技术方案。但在AI驱动创新的环境下：

1️⃣ 技术预见性变得关键： 架构师需要预判哪些AI技术可能颠覆现有业务模式。例如，当GPT-3出现时，前瞻性的架构师已经开始探索智能客服的改造可能性；

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