数据科学家提出构建可演进AI应用的架构指南
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数据科学家提出构建可演进AI应用的架构指南
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AI 综述
数据科学家Erika Gomes-Gonçalves提出了为AI应用构建可演进起点架构的指南，旨在通过设定基线结构来避免技术债务。 该指南建议，基线应包含工具无关代码、可替换基础设施和可测试核心逻辑等要素，并封装为可复用模板。 针对智能体工作流等应用类型，指南还建议分离工具、状态管理等模块，以提升开发效率和系统可维护性。
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最新进展10月14日 19:00
A Scaffold at the Gate: Building AI Applications That Can Evolve报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- Towards Data ScienceA Scaffold at the Gate: Building AI Applications That Can Evolve
本文探讨了如何为AI应用构建可演进的起点架构，提出通过设定基线结构避免技术债务积累。基线应包含工具无关代码、可替换基础设施、可测试核心逻辑等要素，并封装为可复用模板。数据科学家需根据应用类型明确架构边界，如智能体工作流需分离工具、状态管理等模块，以提升开发效率和系统可维护性。
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