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低代码平台-开发SDK设计

摘要:本文介绍了一种基于低代码平台的SDK2.0架构升级方案。针对原有业务对象集职责过重的问题,新架构将职责细分为三个域:数据域(业务对象集)、交互域(appbean/databean)和UI域(handle组件)。其中,appbean负责整体交互逻辑,handle组件处理字段绑定和事件,业务对象集专注数据处理。文章详细阐述了各组件的工作原理,包括webappbean的代理注册机制和字段handl

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#低代码#设计模式
dledger原理源码分析系列(一)-架构,核心组件和rpc组件

dledger是openmessaging的一个组件, raft算法实现,用于分布式日志,本系列分析dledger如何实现raft概念,以及dledger在rocketmq的应用本系列使用dledger v0.40本文分析dledger的架构,核心组件;rpc组件RaftIn Search of an Understandable Consensus Algorithmraft论文简版rpc服务内

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#共识算法
seata原理源码分析系列(一)架构, 组件

分布式系统,数据存储在不同的资源管理器(数据库),需要保证分布式事务的原子性,业界比较常用xa,数据库标准实现,严格的一致性,但性能较差,不符合当前互联网系统高吞吐,高并发的要求。,seata通过适配器像业务服务置入逻辑,业务服务调用前执行,注册分支事务,从TC获得分支事务ID,TC根据XID将分支事务与全局事务关联。, TC收到全局事务的结果,若成功,则通知RM成功,RM收到通知后执行清理工作;

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#架构
ai-agent框架spring ai alibaba (三)外部调用II-2 分布式MCP

本文深入剖析了SpringAI Alibaba框架中分布式MCP(Multi-Capability Platform)的实现机制。主要内容包括:1. 分布式MCP客户端架构,通过Nacos实现服务发现与负载均衡,采用轮询策略进行请求分发;2. MCP服务注册机制,包含服务类型注册和实例注册两个层面,支持兼容性检查;3. 自动配置体系,详细分析了MCP客户端和服务端的Spring Boot自动配置流

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ai-agent框架spring ai/alibaba源码原理分析(五) graph II 编译图

本文深入解析了SpringAIAlibaba框架(SAA)中的graph模块实现原理。文章重点分析了图编译过程,展示了如何将状态图转换为扁平化邻接表结构以提升执行效率。核心内容包括:1)图编译通过ProcessedNodesEdgesAndConfig实现主图子图结构扁平化;2)并行处理机制通过ConditionalParallelNode等特殊节点实现;3)编译前后数据结构对比,编译后采用Map

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ai-agent框架spring ai/alibaba源码原理分析(七)MAS II 分布式MAS

本文深入分析了SpringAIAlibaba(SAA)框架的分布式多智能体系统(MAS)架构实现。核心内容包括:1)基于SpringCloud的微服务架构设计,包含资源库、执行器目录、服务网关等组件;2)Agent2Agent(A2A)协议与Nacos结合的注册发现机制;3)具备检查点机制的容错执行架构,支持断点续传和状态恢复;4)分层架构设计实现高可用、高吞吐和扩展性。文章指出当前SAA的A2A

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#分布式
ai-agent框架spring ai alibaba原理源码(三)外部调用II-1 MCP

本文深入剖析SpringAIAlibaba框架的MCP(模型调用协议)实现原理。作为Java AI Agent框架的核心组件,MCP通过标准化协议实现AI模型与外部系统的交互。文章详细解析了MCP的client/server端自动配置机制:client侧通过SyncMcpToolCallbackProvider提供工具调用能力,server侧通过McpSyncServer处理能力请求。重点分析了注

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sentinel原理源码分析系列(七)-限流

限流的目的有两个,一,防止资源过度使用,造成系统不稳;二,大流量有序地通过上图是参与限流的类互动图,首先解释限流规则的设置限流依赖的统计指标,线程数/QPS,统计插槽介绍过,increaseThreadNum/addPassRequest是为了统计这两个指标流控行为决定处理大流量通过的方式,类图展示sentinel实现了多种流控行为,保证不超限依据调用关系限流构建调用链路设置不是单选题,同一个资源

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#sentinel
ai-agent框架spring ai/alibaba原理源码分析(八)观测II spring ai观测 ChatClient

《SpringAIAlibaba观测机制深度解析》摘要:本文深入剖析SpringAIAlibaba(SAA)框架的观测系统实现原理,以ChatClient观测为例展示AI智能体可观测性方案。文章首先解析观测组件架构,包括基于Micrometer-Observation的核心模块与OpenTelemetry集成;然后通过源码分析ChatClientAutoConfiguration的自动配置过程,详

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ai agent框架spring ai/alibaba 源码原理分析(六) agent和组件

本文深入解析SpringAIAlibaba(SAA)框架中Agent系统的实现原理,聚焦ReactAgent及其核心组件。文章指出Agent是推理框架(如ReAct)的封装,通过图结构实现任务分解与执行流程。核心组件包括: AgentLlmNode(模型调用节点)和AgentToolNode(工具调用节点) 拦截器机制(Model/Tool Interceptor)构建调用链 Hook机制实现图能

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