适用于GenAI的架构模式

无需担心框架过时即可构建AI就绪系统

概述

GenAI领域发展迅速。模型上下文协议刚刚出现。新的编排工具不断涌现。六个月后，又会有其他东西重塑这个领域。

这种速度带来了两个问题：

对于仍在决定选择哪个编排器的团队： 应该选择哪个编排器？LangGraph？Temporal？Airflow？还是新的工具？在错误的工具上投入数月意味着浪费时间和资源。结果：决策瘫痪。

对于已经投入使用的团队： 与一个工具深度集成会导致耦合。当下一个进化到来时，迁移变得代价高昂。结果：锁定。

本文档提出了一种适用于GenAI的架构模式，可以解决这两个问题。

你将学到什么

该模式使你能够：

• ✅ 今天构建工作系统而不承诺使用任何编排器
• ✅ 保持最大的灵活性以在将来采用任何AI编排工具
• ✅ 在工具之间迁移而无需重写业务逻辑
• ✅ 自由实验而不担心做出错误的选择

核心原则

将你的业务逻辑结构化为具有标准化接口的纯函数。这些函数今天可以独立运行，并且明天可以无缝地与任何编排平台集成。

def validate_order(state: OrderWorkflowState) -> OrderWorkflowState:
    """根据业务规则验证订单。"""
    validator = get_order_validator(state["order_id"])
    validator.execute_validations()

    state["validation_result"] = validator.get_summary()
    state["current_step"] = "validated"
    return state

相同的函数可以用于：

• 直接执行（无框架）
• FastAPI
• LangGraph
• Apache Airflow
• Temporal
• Prefect
• 模型上下文协议（MCP）
• 任何未来的编排工具

主要优势

优点	描述
立即开始	今天构建功能性系统而不选择编排器
零锁定	切换编排器而不触及业务逻辑
无风险实验	尝试不同的工具而不做承诺
面向未来	准备好迎接AI演化的下一步
业务聚焦	函数映射到业务能力，而不是技术抽象
渐进增强	需要时添加编排，而不是提前

额外见解

除了灵活性之外，这种模式还提供了意想不到的可见性：揭示你的系统实际上做了什么，而不是你以为它做了什么。

当你将代码结构化为业务函数时，现实变得可见。一个50,000行的代码库可能只实现了12个识别出的业务能力中的2个。这种透明度非常强大。

文档

英文版

📄 GenAI Friendly Architecture Pattern by Hugues Dtankouo.pdf

完整指南涵盖：

• 为什么现在这种模式很重要
• 具体实现示例
• 与LangGraph、Airflow、Temporal、MCP的集成
• 业务覆盖揭示技术
• 渐进增强方法

法文版 / 版本法语

📄 Pattern Architectural GenAI Friendly par Hugues Dtankouo.pdf

完整的法文指南，内容相同。

快速示例

今天：直接执行

state = OrderWorkflowState(order_id="12345", ...)
state = validate_order(state)
state = calculate_pricing(state)
state = approve_order(state)

明天：使用任何编排器

# LangGraph
graph = StateGraph(OrderWorkflowState)
graph.add_node("validate", validate_order)
graph.add_node("price", calculate_pricing)
graph.add_node("approve", approve_order)

相同的函数。不同的编排。零重构。

这适合谁？

这种模式适合以下团队：

• 被编排器选择困扰的团队
• 锁定在一个可能不会持久的框架中的团队
• 希望在不承诺框架的情况下构建AI系统的团队
• 需要在技术演变中保持灵活性的团队
• 重视能够在技术变化中生存的业务逻辑的团队

实施方法

1. 确定业务能力 - 你的系统应该做什么？
2. 定义状态 - 数据如何在步骤之间流动？
3. 创建函数 - 每个业务能力一个函数（保持简单，10-30行）
4. 委托复杂性 - 当需要时提取到业务类中
5. 从简单开始 - 先进行直接调用，稍后再添加编排

关键原则

函数编排，它们不实现。 保持工作流函数简洁（10-30行）。将复杂性放在属于它的业务类中。

作者

Hugues Dtankouo 高级Python开发者 - Gen AI

拥有7年通过复杂的前沿生成AI编排解决投资银行和资本市场复杂自动化挑战的经验。

专长涵盖投资银行、能源行业、四大咨询公司和保险行业的高度监管环境。专注于构建生产就绪的AI架构，将战略挑战转化为创新解决方案。

📫 linkedin.com/in/dtankouo

许可证

本作品根据MIT许可证授权 - 查看LICENSE文件了解详情。

发布日期

2025年11月1日

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无论你是被选择困扰还是被工具锁定，都有前进的道路。