<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Architecture on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/architecture/</link><description>Recent content in Architecture on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 30 May 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/architecture/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>产品思维（一）：架构设计 — 从单体到自治 Agent</title><link>https://www.chenk.top/zh/product-thinking/01-architecture/</link><pubDate>Sat, 30 May 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/product-thinking/01-architecture/</guid><description>&lt;h2 id="系统的形状" class="heading-anchor">系统的形状&lt;a href="#%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e7%9a%84%e5%bd%a2%e7%8a%b6" class="heading-link" aria-label="Permalink to this section" title="Copy link to this section">#&lt;/a>
&lt;/h2>&lt;p>每一种架构都是一场被冻结的争论。它记录的是你提交代码那一刻对问题的信念。回顾过去十八个月我构建的四个系统——一个营销内容平台（~7 万行 TypeScript）、一个零依赖技能路由引擎、一个自主研究 Agent（~31.5 万行 Python）、以及一个多模型编码编排器——我能清楚地追溯自己架构直觉的轨迹。并非总是向前，有时是横向偏移。但有一条主线：从&amp;quot;把一切放在一个进程里&amp;quot;到&amp;quot;让 Agent 自己治理自己&amp;quot;。&lt;/p></description></item><item><title>OpenClaw 指南（三）：Agent Loop 六层架构</title><link>https://www.chenk.top/zh/openclaw-quickstart/03-architecture/</link><pubDate>Fri, 10 Apr 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/openclaw-quickstart/03-architecture/</guid><description>&lt;p>尽管你可能在使用 OpenClaw 的前几个月都不需要阅读这篇文章，但当你第一次编写 Skill、调试消息路由异常，或疑惑 Agent 为何突然“失忆”时，就必须厘清各模块的职责。&lt;/p></description></item><item><title>大模型工程（一）：Transformer 到 MoE</title><link>https://www.chenk.top/zh/llm-engineering/01-architectures/</link><pubDate>Fri, 27 Mar 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/llm-engineering/01-architectures/</guid><description>&lt;p>2017 年提出的 Transformer 模块，到 2026 年依然是所有生产级大语言模型（LLM）的骨架，但其内部组件几乎已被全面替换、稀疏化或专业化。本系列将端到端覆盖现代 LLM 技术栈——架构、训练、推理、检索增强、评估、安全与部署。第一章聚焦模块本身：2026 年注意力机制的实际形态、MoE 如何打破参数量与计算量（FLOPs）的绑定关系，以及 Mamba、RWKV 等非注意力架构在哪些场景下真正优于 Transformer。&lt;/p></description></item><item><title>LLM 工作流与应用架构：企业级实战指南</title><link>https://www.chenk.top/zh/standalone/llm%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84-%E4%BC%81%E4%B8%9A%E7%BA%A7%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%8C%87%E5%8D%97/</link><pubDate>Thu, 31 Jul 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/standalone/llm%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%9E%B6%E6%9E%84-%E4%BC%81%E4%B8%9A%E7%BA%A7%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%8C%87%E5%8D%97/</guid><description>&lt;p>绝大多数 LLM 教程在真正有意思的工作开始之前就戛然而止了。它们教你如何调用 chat completion 接口、挂载向量库、用 Streamlit 包装成 demo——这些都没错，但解决不了真正的痛点：凌晨三点一万人涌入、每条回答都可能出幻觉时的系统性压力。&lt;/p></description></item><item><title>系统设计（八）：案例分析 —— 网址缩短服务、实时聊天系统、新闻信息流</title><link>https://www.chenk.top/zh/system-design/08-case-studies/</link><pubDate>Sun, 27 Jul 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/system-design/08-case-studies/</guid><description>&lt;p>学习系统设计的最佳方式是动手实践。阅读关于单个组件（如缓存、消息队列、负载均衡器）的资料能帮你建立术语库，但只有亲手设计一个完整系统，才能学会如何将这些组件有机组合，构建出真正可用的系统。&lt;/p></description></item><item><title>系统设计（六）：微服务 vs 单体架构——坦诚的权衡分析</title><link>https://www.chenk.top/zh/system-design/06-microservices-vs-monoliths/</link><pubDate>Tue, 22 Jul 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/system-design/06-microservices-vs-monoliths/</guid><description>&lt;p>2020 年，客户数据平台 Segment 的工程团队发布了一篇题为《告别微服务》（Goodbye Microservices）的博客文章。当时，他们已将原有单体应用拆分为 &lt;strong>140 多个微服务&lt;/strong>，但结果并非预期中的工程乌托邦。相反，团队大部分时间都在对抗分布式系统自身带来的复杂性：服务发现失败、级联超时、不一致的部署流水线，以及爆炸式增长的服务间通信缺陷。最终，他们选择回归单体架构，并报告称开发者生产力与系统可靠性均获得显著提升。&lt;/p></description></item><item><title>云计算（一）：云计算基础与架构体系</title><link>https://www.chenk.top/zh/cloud-computing/fundamentals/</link><pubDate>Wed, 01 Feb 2023 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/cloud-computing/fundamentals/</guid><description>&lt;p>2025 年，每个开发软件的团队都会面临一个老问题：买服务器还是租服务器？只不过答案早已反转。二十年前，我们把硬件塞进机房；如今，只需用 YAML 描述所需资源，全球云厂商便能在几秒内将其部署到位，按秒计费，一旦停付就立即回收。云计算远不止是“别人的电脑”——它是一套可编程、可计量、支持多租户的计算、存储与网络抽象层，从根本上重塑了企业的构建方式和工程师的日常工作。&lt;/p></description></item></channel></rss>