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系统技术架构目标
收录了 系统技术架构目标 频道下的 50 篇内容
AI 架构中的 “油水难融” 时刻
当确定性系统与非确定性AI行为相遇，软件架构正面临如同“油水混合”般的挑战。架构师需用意图、治理与系统思维锚定智能系统，本文介绍的V型影响画布正是以人类信任为核心、应对这一变革的架构框架。
架构变更案例：面向演进式架构的实用方法
架构变更案例拓展了架构决策记录（ADR）的设计思路，用于评估各项决策后续可能发生的变更，能够挖掘隐藏的预设条件，协助团队预估变更的撤回成本与可逆程度。
60 万行巨石应用 AI 重构的可验证交付工程｜QCon 上海
传统依靠代码评审、补充用例和上线观察的交付方式，能够发现局部实现问题，却难以证明新系统在预期业务边界内保持了老系统的关键行为。
当云区域失效：地缘动荡环境下的高可用重构
本文结合地缘政治风险重构分布式系统故障模型，建议跨管辖系统以多区域部署替代多可用区作为高可用底线，同时给出落地架构方案、混沌测试手段与 ALE 量化评估模型，为主权弹性建设的成本投入提供决策支撑。
无需代理也能零信任：Akamai 联合英伟达推出 DPU 安全方案
这一方案的核心思路是将安全策略执行从主机系统中剥离，直接下沉到基础设施硬件层，从而在不影响业务运行的情况下保护关键系统。
蚂蚁集团副总裁周俊确认出席 AICon 上海站，分享百灵 2.6 的系统协同设计及挑战
推理要深、工具调用要可靠、响应要够快、token 要省
构建大规模自治体系
本文提出了一个用于架构去中心化的实用框架，通过采用清晰的决策边界、共同原则以及“护栏”（而非“门禁”）来对齐局部决策，实现大规模一致性。
AI 时代的架构治理
生成式 AI 时代代码易得，但架构一致性难以保障，传统评审模式无法适配 AI 生成效率。本文介绍声明式架构，通过将 ADR 与事件模型转为自动化规则，实现轻量化合规路径，在去中心化治理的同时保持整体协同。
记忆驱动的 DevOps Agent：从经验沉淀到自动化技能进化的工程实践｜QCon 北京
易点天下在 CI/CD 平台落地 AI Agent 处理构建分析与 K8s 运维，经历了两次架构重构。
通往数据主权之路：本地优先计算面临的挑战与优先事项
本地优先计算的倡导者们指出，“数据所有权”必须意味着切实的用户控制权、可互操作的基础设施，以及超越单账号管控的治理模式。
昇腾管推理、鲲鹏管 Agent，Agentic AI 让 CPU 重回舞台中央
是否实现全域内存统一编址和内存语义？
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab中央数据团队搭建多智能体AI系统，自动化数据仓库平台重复工程运维工作，通过编排层调度智能体划分两类工作流程，减负提效，推动团队从应急处理转向平台建设。
破局多端困境，拥抱 AI 变革：飞猪跨端技术的过去、现在与未来｜AICon 上海
本次分享将介绍飞猪用户技术面需要解决核心问题，兼容并包解决性能体验，动态化效率两大重点目标
途虎养车基于 Apache Doris 构建统一 OLAP 数据底座，支撑用户画像与 BI 多维分析
途虎养车 OLAP 平台的演进历程，主要经历了四个关键阶段。
从 Coding 到 Agent：QCon 北京 2026 全景复盘，优秀出品人 & 明星讲师名单揭晓
如果说过去一年 AI 还停留在“辅助开发”，那么在 QCon 北京 2026，一个更明确的共识已经形成：软件工程，正在从“以代码为中心”，转向“以智能体为核心”。
软件从现实开始：知识驱动计算（KDC）的 Reality First 主张
当 AI 应用开始在运行时解释数据、选择工具并影响业务状态时，数据表示中的遗漏和歧义可能直接转化为行动风险。
从大模型到 AI 执行系统：构建企业级可控 Agent 体系｜AICon 深圳
如何将“不可控的大模型”转化为“可控的Agent执行系统”
智能体架构的降龙十八掌：从原型到工程落地的“生死取舍”｜QCon 北京
这不是一场“架构大全”的介绍，而是一份智能体工程落地的踩坑与反思记录。
将可理解性作为架构特性：无法理解的系统无法安全演进
在演进式架构中，系统应该设计成可以吸收并适应不断变化的需求和环境。但要真正实现这种适应性，团队成员需要对系统本身有深刻的理解。
面向 Agentic 负载的下一代 LLM 推理引擎设计实践｜AICon 深圳
随着 AI Agent 从 Demo 逐步走向生产环境，LLM 推理负载正在发生根本性变化
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