对于分布式 ID 的生成方案，美团基础研发平台推出了 Leaf 作为分布式 ID 生成服务，已经广泛应用于美团金融、美团外卖、美团酒旅等多个部门，因此直接学习美团的开源解决方案即可Leaf-segment：基于 MySQL 生成唯一 IDLeaf-snowflake：基于雪花算法优化更加常用的方案是方案一和方案三通过方案一可以满足从用户维度的订单查询通过方案三可以实现更多维度的查询操作。

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这里整理一下在哔哩哔哩技术公众号看到的 B 站评论系统的架构设计文章，自己在学习过程中，对其中感觉比较有帮助的点做一下整理，方便以后查阅，详细版可以点击上方原文链接查看（文中图片均来源于原文）

*面试答案评估智能体：**根据问题和用户输入的答案，通过 AI 模型来评估答案质量。首先创建一个 ChatClient 与 LLM 交互，因此这里称它为“智能体”（具备感知、决策、行动、反思能力），这里通过@Bean@Bean.build();SystemMessage：定义模型的行为和角色。它为模型提供上下文和行为指导，并确保模型在对话过程中保持一致的行为。UserMessage：通常是用户输入

本文来自于对 Agent 12 原则的总结。Agent 是软件，但不同于传统软件（需要工程师编写每个步骤和边缘情况），Agent 只需要给出目标和一组规则，通过 Agent 实时决策以确定执行路径，从而达成最后目标。Agent 给软件开发带来的改变：Agent 允许工程师编写更少的控制型代码，只需要将“图的边（Edge）”提供给 LLM，让他自行决策下一步执行节点。Agent 开发中，最重要的是提

代码位于：https://github.com/1020325258/spring-ai-alibaba-tutorial/blob/master/03-spring-ai-alibaba-mcp/bailian-mcp-client/src/test/java/com/alibaba/yycome/ClientSse.java。上边演示了借助于 Spring AI 封装的 MCP 快速集成百炼的

本节介绍了 Agent 的四种基础设计模式，来自于吴恩达 2024 年 3 月发表的演讲，这四种设计模式是最基础的设计模式，除了这些还有很多其他方式可以提升 Agent 的性能，例如在 Jina DeepResearch 中，会使用<xml>定义提示词，并且对查询进行重写，查询的重写非常重要，可以从更多角度获取潜在的答案，并且在 RAG 搜索中，可以基于查询重写得到更适合 BM25 算法的关键词，

下图来自于 Spring AI Alibaba 官方，最底层基于 Spring AI 来实现 Chatbot 和 RAG 应用。Spring AI Alibaba 基于 Spring AI 扩展了工作流（Workflow）、多智能体（Multi Agent）等能力，核心就是它所提供的多智能体能力，基于 Graph 能力编排多个智能体。相比于单智能体，

本地实现 MCP Client/Server 进行调用。集成百炼平台的 MCP Server，并且改造 Spring AI 源码实现了鉴权方式。原生 MCP Client 实现。除此之外，还介绍了 MCP 的两种通信方式，Stdio 和 SSE，其中 Stdio 是进程级别的通信，因此只能在本地运行，如果要调用远程 MCP Server，则需要使用 SSE 方式。