谁需要做网站的嘉兴wordpress调用指定标签

谁需要做网站的嘉兴,wordpress调用指定标签,惠山网页设计,秦皇岛建设网招聘不能光吹牛#xff0c;不动手实践#xff01;那样是不对的。一、架构核心理念1.1 设计目标Javis 采用双路径架构#xff08;Dual-Path Architecture#xff09;#xff0c;核心目标是将 AI 交互成本与业务逻辑执行完全解耦。这种设计允许系统在需要 AI 能力时调用 LLM不动手实践那样是不对的。一、架构核心理念1.1 设计目标Javis 采用双路径架构Dual-Path Architecture核心目标是将 AI 交互成本与业务逻辑执行完全解耦。这种设计允许系统在需要 AI 能力时调用 LLM而在执行传统业务操作时完全不消耗 AI 资源。1.2 核心原则Agent-Service 分离: AI 交互成本与业务逻辑执行解耦端到端类型安全: 通过类型系统消除运行时错误业务语义对齐: 架构实体严格映射到 PRD 定义规范驱动一致性: Agent 行为受 Contract Docs 约束人机协作循环: 三轮迭代反馈机制然后进入手动编辑模式二、双路径架构概览2.1 架构层次图ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line用户界面层 (Next.js) │ ├─── Agent Path (无状态路径) │ │ │ ├── 特点: 无状态、成本优化、快速响应 │ ├── 功能: LLM 调用、提示工程、规范注入 │ └── 输出: 临时响应不持久化 │ └─── Service Path (有状态路径) │ ├── 特点: 有状态、已验证、工作流驱动 ├── 功能: CRUD 操作、验证、工作流编排、持久化 └── 输出: 数据库持久化、活动日志2.2 路径交互关系两个路径通过上下文交换进行协作Agent Path 从 Service Path 获取上下文如 Contract Docs、Issue 信息Service Path 接收 Agent Path 生成的内容并持久化两者通过明确的接口边界分离避免混合执行三、Agent PathAI 交互层3.1 核心定位Agent Path专门处理所有 LLM 交互目标是最小化 token 消耗最大化响应速度。3.2 关键特征无状态设计不执行数据库写入操作上下文是临时的、短暂的每次调用都是独立的不依赖之前的调用状态成本优化策略响应缓存: 相同请求的响应缓存 5 分钟避免重复调用流式响应: 使用流式传输用户可立即看到部分结果提示压缩: 移除冗余上下文减少 token 消耗规范嵌入: 使用向量数据库查找相关 Contract Docs而非全量注入高性能设计并行 API 调用同时处理多个请求早期返回机制一旦有结果立即返回避免阻塞操作保持响应速度规范注入机制所有 Agent 调用自动注入项目规范Contract Docs通过中间件统一处理确保一致性规范内容从缓存或数据库获取优化性能3.3 主要职责Agent Path 负责以下功能需求FR-03: 从需求文档Demand Doc中探索生成问题IssuesFR-04: 从问题Issue生成用户故事User Stories和测试用例Test CasesFR-06: Figma MCP 集成处理设计资产迭代反馈: 根据用户反馈重新生成 Issues 或 Stories3.4 技术实现实现方式: Next.js API Routes独立于 tRPC外部集成: BMAD Agent API、Figma MCP、Cursor API缓存层: Redis 用于响应缓存和规范缓存四、Service Path业务逻辑层4.1 核心定位Service Path处理所有业务逻辑、验证、持久化和工作流编排完全不消耗 AI token。4.2 关键特征有状态设计所有操作都涉及数据库事务保证 ACID 特性原子性、一致性、隔离性、持久性维护完整的业务状态严格验证Schema 验证确保数据符合数据库模型业务规则验证执行业务逻辑约束Contract Doc 验证确保生成内容符合项目规范工作流驱动使用状态机管理业务流程事件驱动架构响应状态变更消息队列BullMQ处理异步工作流可审计性完整的活动日志记录版本控制支持所有操作可追溯可追踪性所有者跟踪responsibleUserId时间戳记录创建时间、更新时间操作历史完整保留4.3 主要职责Service Path 负责以下史诗EpicsEpic 1: 项目与资产基线管理GitLab 集成Epic 2: 文档管理需求文档 vs 规约文档Epic 3: 问题管理CRUD、状态、类型Epic 4: 用户故事与测试用例管理Epic 5: 规约文档版本控制Epic 6: 代码交付与 CI/CD4.4 工作流编排Service Path 使用消息队列编排复杂工作流问题探索队列: 处理从需求文档生成问题的任务故事分解队列: 处理从问题生成用户故事的任务状态同步: 自动同步迭代状态与问题状态事件触发: 状态变更触发后续工作流步骤4.5 技术实现实现方式: tRPC Procedures类型安全的 RPC数据库: PostgreSQL通过 Prisma ORM消息队列: BullMQ异步任务处理五、双路径交互模式5.1 模式一生成-审查-持久化流程描述:Agent Path 从需求文档生成内容轻量级、可缓存用户界面展示生成结果供审查无成本用户批准后Service Path 持久化到数据库适用场景:从需求文档探索问题从问题生成用户故事任何需要人工审查的 AI 生成内容成本特点:Agent Path 调用产生 AI 成本审查和持久化不产生 AI 成本5.2 模式二获取上下文-处理-存储结果流程描述:Service Path 获取完整上下文问题信息、规约文档等Agent Path 处理上下文并生成结果产生 AI 成本Service Path 存储生成结果到数据库无 AI 成本适用场景:问题分解为用户故事基于现有内容生成新内容需要完整上下文的复杂生成任务成本特点:上下文获取不产生 AI 成本仅 Agent Path 处理产生 AI 成本结果存储不产生 AI 成本5.3 模式三三轮迭代反馈流程描述:Agent Path 生成初始内容用户提供反馈Agent Path 根据反馈重新生成最多 3 轮如果 3 轮后仍不满意Service Path 切换到手动编辑模式迭代限制:最多执行 3 轮 AI 重新生成每轮迭代记录在数据库中超过限制后自动切换到手动模式成本控制:限制迭代次数避免无限成本手动模式完全无 AI 成本5.4 模式四状态同步机制流程描述: 当迭代Iteration状态变更时自动同步关联问题Issue的状态确保数据一致性。状态映射规则:迭代状态变更问题状态同步业务含义Planning → InProgressOpen → InProgress迭代开始问题进入开发状态InProgress → CompletedInProgress → Closed迭代完成问题关闭InProgress → CancelledInProgress → Open迭代取消问题回退到开放状态Completed → Released无变更发布不影响问题状态实现特点:自动批量更新符合条件的关联问题只更新状态匹配的问题避免误更新完全在 Service Path 执行无 AI 成本六、架构优势分析6.1 成本优化显著优势:AI 成本仅发生在真正需要生成内容时审查、持久化、查询等操作完全不消耗 token缓存机制减少重复调用流式响应提升用户体验同时控制成本成本对比:传统混合架构每次操作都可能调用 AI双路径架构只有 Agent Path 产生 AI 成本6.2 清晰分离架构清晰度:Agent Path 和 Service Path 职责明确开发者容易理解哪个路径负责什么代码组织更清晰维护更容易边界明确:无状态 vs 有状态临时响应 vs 持久化存储AI 处理 vs 业务逻辑6.3 独立扩展扩展能力:Agent Path 可根据 LLM 需求独立扩展Service Path 可根据业务流量独立扩展两者互不影响优化更灵活性能优化:Agent Path 优化响应速度和成本Service Path 优化数据库查询和事务处理各自使用最适合的技术栈6.4 规范驱动一致性保证:所有 Agent 调用自动注入项目规范通过中间件统一处理无法绕过确保生成内容符合架构、设计、测试标准可维护性:规范集中管理Contract Docs修改规范自动影响所有 Agent 调用减少重复代码和配置七、架构决策记录ADR-0017.1 决策背景Javis 需要同时支持LLM 交互成本高、无状态传统 CRUD 操作无成本、有状态混合执行会导致成本效率低下和架构复杂性。7.2 决策内容将 Agent PathAI 交互与 Service Path业务逻辑分离以优化成本并保持清晰的边界。7.3 决策后果正面影响:✅ 成本优化只为生成内容付费✅ 清晰分离Agent Path 无状态Service Path 有状态✅ 独立扩展可根据不同需求分别扩展需要权衡:⚠️ 复杂度开发者需要理解两个执行路径⚠️ 协调需要明确两个路径的交互模式八、实施建议8.1 开发原则明确路径选择: 每个功能明确属于 Agent Path 还是 Service Path避免混合: 不要在 Service Path 中调用 LLM不要在 Agent Path 中持久化规范注入: 所有 Agent 调用必须通过中间件注入规范成本意识: 优先使用 Service Path仅在需要生成内容时使用 Agent Path8.2 最佳实践缓存优先: Agent Path 响应优先使用缓存批量处理: 尽可能批量处理以减少调用次数流式响应: 使用流式传输提升用户体验迭代限制: 严格执行三轮迭代限制状态同步: 利用自动状态同步机制保持数据一致性8.3 监控指标Agent Path 监控:AI API 调用次数和成本缓存命中率响应时间分布错误率和重试次数Service Path 监控:数据库查询性能事务处理时间工作流执行状态活动日志生成量九、总结Javis 的双路径架构设计通过明确分离 AI 交互与业务逻辑实现了成本优化: 只在需要时消耗 AI 资源架构清晰: 职责分明易于理解和维护性能提升: 各自优化互不干扰规范驱动: 确保生成内容符合项目标准人机协作: 三轮迭代机制平衡自动化与人工控制这种架构设计特别适合需要频繁使用 AI 生成内容同时需要严格业务逻辑管理的企业级应用场景。AI时代企业生存指南CEO必须警惕的五大致命内因2025-12-11颠覆传统极致闭环探索AI赋能下的“三人行”开发组织新模式。2025-12-10AI时代要么Builder要么Loser你会怎么选2025-12-08Claude Skills工具简直太爽了动手实践写了个AI自动代码检查让AI提升代码质量2025-12-07【AI谈】Elevo是我对AI认知与思考的具象化表达2025-09-29运维老王创业第十年我用Elevo找回内心翻腾的梦想2025-09-12