AI 服务架构与自然语言调度
分析 go-ai-scheduler 中 AI 服务的架构位置、自然语言到任务定义的转换流程,以及 AI 仅建议不决策的设计哲学。
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分析 go-ai-scheduler 中 AI 服务的架构位置、自然语言到任务定义的转换流程,以及 AI 仅建议不决策的设计哲学。
深入解析 go-ai-scheduler 的四服务架构设计,探讨如何在 Go 中构建一个支持 AI 辅助操作的高可用分布式任务调度系统。
深入 go-ai-scheduler 的调度引擎实现,剖析时间轮与最小堆如何在 Go 中协同工作,实现低延迟、高精度的任务触发。
深入 go-ai-scheduler 的 Leader 选举设计,对比 etcd、MySQL GET_LOCK 和本地三种实现,分析优雅降级链路的工程取舍。
深入 go-ai-scheduler 的 AI 服务设计,拆解 LLM Agent 的 10 轮推理循环、12 个工具函数和 SSE 流式响应的实现。
拆解 go-ai-scheduler 的可观测性体系,分析 Prometheus 指标设计、结构化日志规范和 Grafana 监控大盘的构建思路。
完结篇:分析 go-ai-scheduler 的 Redis 可选缓存设计和 HTTP/gRPC 双协议透明切换的实现思路。
拆解 go-ai-scheduler 的任务触发、分发和重试链路,探讨 DAG 依赖、分片调度、双协议分发和去重幂等的设计取舍。
拆解 go-ai-scheduler 的任务分发决策链路,分析乐观容量预留、标签过滤、双策略路由和三态背压控制器的设计。
深入 go-ai-scheduler Worker 端的设计,分析心跳机制、本地状态缓冲、去重幂等和沙箱隔离的工程实现。