金融行业受到严格的法规监管，确保金融机构的业务活动符合相关法规要求至关重要。传统的金融法规遵从性检查主要依赖人工审查，这种方式效率低下、成本高昂，且容易出现疏漏。开发基于大模型的金融法规遵从性检查系统的目的在于利用大模型的自然语言理解和处理能力，实现自动化的法规遵从性检查，提高检查效率和准确性，降低合规成本。本系统的范围涵盖了常见的金融业务场景，如信贷业务、投资业务、支付业务等，以及与之相关的各类

你是否经历过这样的循环？业务部门提需求：“给我们做个推荐模型，下周要上线！你带着团队熬夜赶工，模型上线后效果不错，但没高兴多久——客服部门来找：“我们的意图识别模型需要用户行为数据，你们那边能不能开放？运维同学吐槽：“三个模型用了三套部署工具，监控报警响个不停，根本顾不过来！老板追问：“花了这么多钱做AI，怎么没看到持续增长的 ROI？这就是单点AI时代的典型痛点：零散的项目、孤立的数据、重复的劳

从瓶颈入手：用profiling工具找到最耗时的环节（比如模型层占80%时间，就先优化模型）；量化指标：建立性能基线（比如当前延迟200ms，吞吐量10 QPS），调优后对比；自动化调优：用Optuna、Ray Tune等工具自动搜索最优超参数（比如Batch Size、量化精度）；持续监控：用Prometheus + Grafana监控延迟、吞吐量、GPU利用率，及时发现问题；硬件感知：充分利用

Agent = 感知（Perception） + 决策（Decision） + 行动（Action） + 学习（Learning）目标性（Goal-Oriented）：有明确的任务目标（比如“将生鲜货物的延误率控制在5%以内”）；环境感知（Environment Awareness）：能实时获取场景中的关键信息（比如车辆位置、天气、货物时效）；自主决策（Autonomous Decision）：能

AI工作流的多租户架构设计，本质是平衡「隔离」与「共享」隔离是「底线」：通过数据、计算、模型的隔离，保障租户的安全与权益；共享是「上限」：通过弹性调度、Serverless、缓存共享，提升资源利用率与平台效率。

5年前，我们讨论AI时，常说“AI会抢走人类的工作”——比如工厂机器人替代工人、AI写稿替代编辑。AI的价值不是“替代”，而是“放大人类的能力”。医疗场景：AI能在1秒内读完100张肺部CT片，标出95%的可疑结节，但最终拍板“是否为癌症”的，还是经验丰富的医生；电商场景：AI能根据用户行为推荐10个商品，但决定“把哪款商品放在首页”的，是懂用户心理的运营；客服场景：AI能回答80%的常见问题，但

5年前，我们讨论AI时，常说“AI会抢走人类的工作”——比如工厂机器人替代工人、AI写稿替代编辑。AI的价值不是“替代”，而是“放大人类的能力”。医疗场景：AI能在1秒内读完100张肺部CT片，标出95%的可疑结节，但最终拍板“是否为癌症”的，还是经验丰富的医生；电商场景：AI能根据用户行为推荐10个商品，但决定“把哪款商品放在首页”的，是懂用户心理的运营；客服场景：AI能回答80%的常见问题，但

Agent的对话上下文会随着轮次增加而变长（如法律咨询中，用户会补充多个信息），但大部分上下文是冗余的（如用户重复提到“我是小微企业创始人”）。提示工程通过“轻量模型摘要”，仅保留核心信息，减少大模型的输入Token。收集对话历史：保存用户与Agent的所有交互内容。轻量模型摘要：用Llama 3将对话历史总结为“核心信息”（如“用户：小微企业创始人，咨询合同解除的法律风险”）。大模型处理：将摘要

去年我做第一个AI原生应用——智能旅行助手用户问“北京今天下雨吗？”，LLM直接回答“我不知道”（没调用天气函数）；用户问“上海明天的天气”，LLM调用了天气函数却没传city参数（返回错误）；用户问“那后天呢？”，LLM又问“你想查哪个城市？”（忘了之前的上下文）；用户问“北京、上海、广州的天气”，串行调用3次API用了5秒（响应太慢）。这些问题导致用户留存率低至15%，API成本却高得吓人。后

在当今数字化时代，拥有千万日活跃用户（DAU）量级的内容平台已然成为信息传播与社交互动的核心枢纽。这类平台承载着海量的内容分发、用户交互以及复杂的业务逻辑，随着业务的增长和用户需求的不断变化，架构瓶颈也逐渐凸显。AI技术在内容平台中的应用日益广泛，从个性化推荐到内容审核，都离不开AI的助力。然而，如何在保证AI功能有效运行的同时，突破架构瓶颈，提升平台性能，成为了AI应用架构师面临的重要挑战。本文