探索AI时代的应用工程化架构演进，一人公司时代还有多远?
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原文中文，约7600字，阅读约需18分钟。
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内容提要
在AI时代，了解和使用AI技术是前后端研发同学必须面对的事。AI具备强大的推理能力，但前后端研发同学需要通过AI应用工程化来掌控AI应用。AI场景分化包括知识密集型、交互密集型和文本/代码型。推理能力是AI应用的核心能力，增强语言模型(ALM)是大模型的潜力之一。Agents架构是先进的AI应用架构。未来的AI应用可能在AI计算机上运行，以评估规划决策能力。
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关键要点
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在AI时代，前后端研发同学必须了解和使用AI技术。
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AI的生成式模型改变了产品研发的方式，提供了更多可能性。
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当代AI具备强大的推理能力，需良好的应用架构来管理。
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前后端研发同学面临AI技术的挑战，但可以通过现有大模型进行应用开发。
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AI应用工程是通过输入Prompts来引导AI推理的过程。
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AI场景分化为知识密集型、交互密集型和文本/代码型。
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推理能力是AI应用的核心，需通过有效的推理框架来实现。
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Chains架构将推理过程标准化，提升AI应用的可控性。
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增强语言模型（ALM）将推理、行为和工具结合，扩展AI的能力。
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Agents架构允许AI自我启发，提升推理和决策能力。
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未来的AI应用可能在AI计算机上运行，改变传统计算架构。
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AI计算机将以规划决策能力为核心，取代传统的计算单元评估体系。
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