AI 网关不是传统 API 网关的简单升级，而是面向 LLM 和 Agent 场景重新设计的流量控制中枢。它解决的核心问题是：如何让 AI 服务像微服务一样可控、可观测、可治理。 为什么需要 AI 网关？传统 API 网关（如 Nginx、Kong、Envoy）设计用于 REST/gRPC 微服务，但 AI 应用引入了全新的挑战： 传统微服务 AI 服务 请求-响应...

传统可观测性关注”系统是否正常运行”，AI 可观测性还要关注”模型是否输出正确结果”。从 Metrics、Logs、Traces 到 Evals，AI 原生可观测性正在重新定义”可观测”的边界。 为什么 AI 系统需要新的可观测性？传统可观测性建立在三大支柱上：Metrics（指标）、Logs（日志）、Traces（追踪）。这套体系对微服务很有效，但 AI 系统引入了新的挑战： 传...

MLOps 解决的是”如何让机器学习模型可靠地上线”，而 AIOps 解决的是”如何让 AI 系统自主运维、自我优化”。两者是演进关系，而非替代关系。 运维范式的三次演进IT 运维经历了三个阶段的演进： 阶段 核心目标 关键技术 典型工具 DevOps 代码快速、可靠地交付 CI/CD、容器化、基础设施即代码 Jenkins、Docker、Terraform M...

AI 原生基础设施正推动云原生与智能化深度融合，成为新一代应用创新的坚实基石。理解其架构与趋势，是每位云原生开发者迈向 AI 时代的关键一步。 AI Native Infra 全景图与核心组件AI Native Infra（AI 原生基础设施）是支撑生成式 AI 应用的新一代技术栈，融合了模型推理引擎、数据检索组件和云原生技术，为智能应用提供高效、可扩展的运行环境。 从宏观上看，AI I...

AI 的未来不只在云端，而在边缘；不只在模型，而在标准与编排。 从”单智能体”到”智能协作体”生成式 AI 的发展推动了 Agent 从简单对话助手演进为能完成复杂任务的系统。随着多个 Agent 协同工作、调用多样工具并访问异构系统，单体式架构的局限性日益突出：缺乏协调、难以追踪、安全不可控。这正是 AI Orchestrator（AI 编排器） 诞生的背景。 AI 编排的核心使命：让...

从云原生到 AI 原生，不仅是技术栈的升级，更是组织能力、工程文化与基础设施的全面重塑。 基础设施的三次跃迁IT 基础设施经历了三次重大跃迁： 阶段 核心特征 关键技术 传统时代 物理服务器、手动运维 虚拟化、SAN 存储 云原生时代 容器化、自动化、弹性伸缩 Kubernetes、微服务、GitOps AI 原生时代 智能化、自主决策、模型即服务 LLM、Agent...

LLM 评估没有”银弹”，但方法的选择决定了你能看到的世界。本文将带你拆解主流评估范式，理解背后的逻辑与局限。 理解 LLM 评估的四大主流方法如何科学评估大语言模型（LLM）？无论是模型选型、结果解读，还是微调与自研模型的进展衡量，评估方法的选择都至关重要。 目前主流的 LLM 评估方法可分为两大类：基准测试（Benchmark-based）和判断类评估（Judgment-based）...

推理系统不是”谁更快”的问题，而是”分工协作、各司其职”。理解三层架构，才能选对工具。 大模型推理的三层架构大语言模型（LLM）推理系统可以精确划分为三层架构： 层级 名称 解决的问题 L0 模型层 模型结构 + 权重 网络结构、参数、算子实现 L1 推理引擎层 vLLM / SGLang / TensorRT / MLC 如何让推理更快、更...

规范驱动开发的本质，是让”氛围”变成”结构”，让协作变得可控与可验证。 从氛围编程到 SDD：范式迁移与系统演进在持续研究”Vibe Coding（氛围编程）”的过程中，越来越清楚地认识到：AI 编程不只是写代码的方式变了，而是整个研发范式的迁移。 AI 编程正经历从”人写代码、AI 辅助”到”人与 AI 协作，共同创造”的飞跃。这与 Vibe Coding 想表达的”让开发者与 AI ...

开源生态决定了大模型工程化的底座和未来演进方向，是每个云原生工程师必须关注的技术基石。 大模型开源生态分层架构开源大模型工程体系可分为六层结构，从底层模型到上层应用形成完整的技术栈： llama.cpp 带动端侧生态 vLLM / SGLang 带动高性能推理 LangChain → LangGraph 带动 Agent 工程化 Hugging Face 构建模型、数据、工作...