架构师坦白局是由腾讯云开发者公众号策划的一档趣味内容栏目，每期将针对一个特定话题采访来自腾讯云架构师同盟的资深架构师成员，为大家答疑解惑。从架构师们的亲身经历里，找到有温度的认知、能复现的方法、可迁移的能力边界。
设计模式（Design Pattern）是前辈们对代码开发经验的总结，它不是语法规定，是解决特定问题的一系列思想，是面向对象设计原则的具象化实现，是解决 “需求变更” 与 “系统复杂度” 矛盾的标准化方案 —— 并非孤立的 “代码模板”，而是 “高内聚、低耦合” 思想的落地工具。其核心价值在于提升代码的可复用性、可维护性、可读性、稳健性及安全性。 1994 年，GoF（Gang of Four：Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson、John Vlissides）合著的《Design Patterns - Elements of Reusable Object-Oriented Software》（中文译名《设计模式 - 可复用的面向对象软件元素》）出版，收录 23 种经典设计模式，奠定该领域的行业标准，即 “GoF 设计模式”。
我们正处在 AI 驱动的技术浪潮中，Valkey 作为开源社区核心 KV 存储引擎，已成为 AI 基础设施的 “数据粮仓”。随着 AI 业务爆发式增长，数据存储量指数级攀升、业务吞吐需求持续飙升，对 Valkey 的大规模分片集群服务提出了前所未有的严苛要求 —— 就像 “千军万马过独木桥”，原有架构难以承载如此高强度的业务压力。
近年来，人工智能技术正以快速的发展重塑各行各业。大模型(LLM)的突破性进展，使得自然语言理解、生成与推理能力显著提升，AI不再局限于图像识别或推荐系统，而是逐步向复杂决策和自主执行演进。在这一背景下，“Data Agent”成为企业智能化升级的一个探索方向。
随着大模型的快速发展，构建智能体已成为大模型应用最基本的能力了，然而，单智能体在处理复杂、多步骤任务时往往存在局限性。为了应对这一挑战，多智能体系统应运而生，它通过多个智能体协同工作的方式，将复杂任务分解为多个子任务，由不同的智能体分别处理，最终合并结果并返回。LangGraph作为LangChain生态系统的重要扩展，通过引入有向图模型重构了传统智能体的工作流架构，将复杂的多步骤交互和决策过程模块化，是目前主流的多智能体集成框架之一。
今年 10 月，Anthropic 推出了 Claude Skills 能力，在 Claude 网页端、API 以及 Claude Code等产品都可以使用。当前互联网对 Claude Skills 的关注度并不高，但仔细了解之后，我认为 Claude Skills（或者 Agent Skills）将会在短时间内成为工业级 Agent 标配的能力。Claude Skills 解决了什么问题呢？一句话来讲，Claude Skills 是一种基于文件系统的、可复用的知识包，运行在 Claude 的沙盒虚拟机（VM）环境中，用于向 Agent 注入流程化、确定性的内部知识（SOP）的标准化方案。
随着大型语言模型（LLM）驱动的自主代理（Agent）从学术走向应用，如何确保其行为的可靠性、安全性与可控性，已成为决定其能否在真实世界关键任务中落地的核心挑战。大语言模型能力虽然越来越强，但并非完美无缺，可能产生错误或不准确输出。当一个 Agent 被授权执行高风险领域或敏感操作时，一个小小的错误也可能带来不可预知的风险。所以我们需要“人工干预”机制，在关键决策点让 Agent 停下来，将控制权交还给人类，让人类的智慧能够介入，弥补模型的不足。
在日常视频播放中，我们经常会遇到这样的问题：视频的长宽比例与设备屏幕不一致，导致画面上下或左右出现黑边。虽然这并不影响视频的正常播放，但从用户体验的角度来看，这些黑边往往打断了视觉的沉浸感，显得格外突兀。为了解决这一问题，业界主流播放器（如 YouTube、Netflix）引入了一种被称为氛围模式（Ambient Mode）的视觉增强效果。它的核心思路是： 通过实时识别视频画面的主色调，并动态将其填充到黑边区域，使边缘色彩与视频内容保持一致，提升整体视觉统一性，从而营造出与视频内容相协调的氛围效果，让观众的观看体验更加自然和沉浸。
