用于可扩展工作流程的事件驱动型 AI

在当今瞬息万变的世界中， 事件驱动的 AI 正在改变企业处理工作流程的方式，提高工作流程的效率和可扩展性。以下是你需要知道的：

什么是事件驱动的人工智能？ 在这个系统中，工作流程由实时事件触发，例如客户下订单或传感器检测到变化。
它为何重要： 超过 72% 的组织已经使用事件驱动的架构来扩展运营、提高容错能力和独立处理复杂任务。
主要特点：
- 异步通信： 服务独立处理事件，避免瓶颈。
- 解耦设计： 单个组件可以在不中断整个系统的情况下扩展或出现故障。
- 实时处理： 即时响应事件，非常适合欺诈检测、物流等。
好处： 更快的处理速度、更低的成本以及与传统系统的无缝集成。
挑战： 管理复杂性，调试分布式系统，确保消息可靠性。

快速示例： 像这样的平台 prompts.ai 使用事件驱动的 AI 来管理大规模 AI 工作流程，实现欺诈检测或实时数据分析等任务的独立扩展。

事件驱动模型与标准模型的比较

特征事件驱动架构标准编排 可扩展性 可独立扩展受依赖关系的限制 容错能力 高弹性易受单次故障影响 处理中 实时批量或预定 复杂性 由于分布，价格更高更易于按顺序管理

外卖： 事件驱动的人工智能非常适合需要实时、可扩展和容错系统的企业。它已经推动了金融、医疗保健和物流等行业的效率提高。

为什么要构建事件驱动的 AI 系统？

事件驱动的工作流程编排的核心概念

事件驱动的工作流程编排基于三个主要支柱：它与传统方法的区别、其架构原理和其基本组件。

事件驱动模型与标准编排

事件驱动和传统编排之间的最大区别在于它们如何处理系统之间的通信和协调。传统的编排依赖于同步请求-响应模型，在该模型中，每项服务都必须等待响应才能向前推进。这会产生一系列依赖关系，通常会导致性能瓶颈和可扩展性有限。

另一方面，事件驱动的架构打破了这种模式。服务不是等待响应，而是通过异步事件进行通信。这样可以分离交互，允许每个服务独立处理事件。例如，当客户下订单时，系统会生成一个事件，各种服务（例如库存、账单和运输）可以独立处理。

这种异步方法具有明显的优势。它提高了容错能力和可扩展性。在传统系统中，单个服务故障可能会中断整个工作流程。相比之下，事件驱动的系统更具弹性，因为一项服务的故障不会直接影响其他服务。每项服务都按照自己的节奏处理事件，使其能够更好地应对流量激增或组件故障。此外，虽然传统的编排依赖于集中式工作流程，但事件驱动的系统要灵活得多。新服务只需要 “监听” 现有事件，无需修改原始工作流程。

这些区别为使事件驱动系统如此有效的架构原则奠定了基础。

关键架构原则

事件驱动的工作流程编排依赖于三个关键原则来处理复杂的分布式工作流程，同时具有灵活性和可扩展性。

权力下放 确保决策分散到各个服务，消除单点故障。每项服务都知道如何在不依赖中央协调员的情况下应对特定事件。这允许服务根据其工作负载独立扩展。

异步处理 允许系统无延迟地运行。服务会在状态发生变化时立即发布事件，无需等待确认即可继续执行其他任务。这种非阻塞方法使系统能够同时处理多个事件，从而显著提高吞吐量和响应能力。

实时事件处理 使系统能够在事件发生时检测和响应事件。这对于需要立即采取行动的应用程序尤其重要，例如银行业务中的欺诈检测或电子商务中的库存更新。

通过遵循这些原则，事件驱动系统可以实现组件之间的松散耦合。服务不是直接调用 API，而是通过明确定义的事件合同进行交互。这使得独立开发、部署和扩展单个服务变得更加容易。只要活动格式保持一致，团队就可以在不中断整个系统的情况下更新或更换服务。该架构还使用事件来源和 CQRS（命令查询责任分离）等技术来确保最终的一致性，即系统通过事件处理逐渐调整到一致状态。

这些原则由赋予架构生命力的特定组件支持。

事件驱动架构的组件

事件驱动架构中的每个组件在确保系统的可扩展性和适应性方面都起着至关重要的作用。

活动是主要的通信单元，代表系统内的重大动作或状态变化。其中可能包括从用户单击按钮到传感器检测温度峰值等任何内容。事件可以携带完整的状态详细信息，也可以仅包含允许消费者检索更多数据的标识符。
活动制作人 （或事件源）在发生有意义的更改时创建事件。这些可能是用户界面、物联网设备、数据库或外部 API。例如，在电子商务平台中，购物车服务可能会产生 “已下单” 事件。
活动经纪人 要么 活动巴士 充当系统的通信中心，管理事件的分发、过滤和路由。诸如此类的工具阿帕奇卡夫卡在这个角色中表现出色，提供可靠且可扩展的事件交付。经纪人确保活动传递给合适的消费者，同时保持系统的解耦性质。
活动消费者 （或订阅者）监听特定事件类型并根据其业务逻辑进行处理。多个消费者可以订阅相同的事件类型，从而允许并行处理。每个消费者都包括 事件处理程序 -指示如何处理传入事件的代码。

调度器、聚合器和监听器等其他元素有助于简化事件路由和监控。 活动频道 充当在这些组件之间传输事件的路径，从而创建强大的通信网络。

像 prompts.ai 这样的平台展示了这些组件是如何协同工作的人工智能驱动的工作流程。通过利用事件驱动的模式，该平台可以有效地管理复杂的人工智能操作，每个组件可根据需求独立扩展。

该架构还与各种系统和技术无缝集成。无论是将较旧的传统系统连接到现代微服务，还是集成第三方 API，事件驱动的组件都能为当今多样化的企业环境提供所需的灵活性。

事件驱动的可扩展性的优势和挑战

事件驱动架构是许多现代可扩展系统的支柱，全球超过 72% 的组织都在使用它们。这种广泛使用凸显了它们的优势，也凸显了有效实施它们所带来的障碍。

事件驱动架构中可扩展性的好处

事件驱动系统旨在应对传统架构难以与之相提并论的增长和变化。突出的好处之一是 独立扩展。事件驱动架构允许您根据工作负载扩展各个组件，而不是像使用单一设置那样扩展整个系统。例如，在需求激增期间，您可以仅扩展支付处理服务，而无需触及系统的其余部分。

另一个主要优势是 实时响应。系统可以立即对事件做出反应，而不必依赖预定的批处理。一个很好的例子是，一家公司从每天的产品评分批次工作转向了事件驱动的管道。这一变化将响应时间从15分钟缩短到不到1秒，将转化率提高了11％，并将云计算成本降低了30％。

解耦是另一个优势，它增强了容错能力。如果一项服务出现故障，其他服务可以继续独立处理其事件。此外，借助事件记录和重放功能，一旦恢复失败的服务，可以恢复错过的事件。

事件驱动架构在以下方面也大放异彩 一体化。传统系统可以发出现代微服务使用的事件，而新的人工智能驱动的服务可以处理来自现有数据库或 API 的事件。最重要的是，这些系统可以根据事件负载动态调整计算资源，从而在需求激增期间确保高效性能。

但是，这些好处也有其自身的挑战。

事件驱动架构中的挑战

虽然事件驱动的架构提供了灵活性和可扩展性，但它们也带来了复杂性。随着事件数量的增长和服务的互联程度越来越高，整个架构变得越来越难以管理。在众多服务中处理数百种事件类型需要高级工具和管理。识别服务之间的依赖关系和交互，尤其是在涉及多个团队时，可能是一个主要的开发障碍。

调试分布式系统是另一个挑战。像这样的工具 Jaeger 要么 Zipkin，以及唯一的事件标识符（例如用户 ID）对于跨服务跟踪问题至关重要。

正确设计活动同样重要。确保正确的排序、优先顺序和寻源对于维持正确的处理顺序至关重要。

消息可靠性 是另一个令人担忧的领域。分布式系统可能会丢失或复制消息。为了解决这个问题，组织需要持久的消息传递模式，例如在成功使用事件之前保留事件的队列。使用处理背压的消息代理并结合重试机制来重播来自特定检查点的事件也至关重要。

对于开发团队来说，过渡到事件驱动的模型也可能具有挑战性。如 3Pillar 全球说出来：

“解决其中许多挑战需要开发人员更积极地放弃他们现有的模式和先入之见。”

为了简化这种过渡，组织应投资为微服务、容器化和多样化编程环境量身定制的工具。为命名惯例和变量提供培训并建立一致的标准也可以帮助团队更顺利地适应。

最后， 架构演变 可能会带来向后不兼容的风险。为了缓解这种情况，团队应实施架构版本控制并进行额外修改以保持兼容性。提出和讨论架构变更的清晰沟通渠道也至关重要。

事件驱动模型与标准模型的比较

事件驱动模型和标准编排模型之间的差异凸显了它们各自的优势和局限性：

特征事件驱动架构标准编排 可扩展性 通过松散耦合和异步通信轻松扩展受紧密耦合和同步通信的限制控制去中心化；组件独立运行集中化；单一协调员管理工作流程 复杂性 由于分布式系统和最终的一致性，更加复杂顺序工作流程更易于管理 容错能力 高弹性；一项服务的故障不会影响其他服务容易受到单点故障的影响 实时处理 非常适合对事件做出即时反应更适合批量或计划操作 开发速度 安装后更快的并行开发由于相互依存关系紧密，速度较慢调试由于异步、分布式的特性，难度更大使用顺序、同步的过程更容易 典型用例 实时数据流、微服务、物联网批处理，顺序工作流程

这些模型之间的选择取决于您的需求。事件驱动架构非常适合实时处理、独立扩展和容错。相比之下，标准编排更适合简化工作流程、更轻松的调试和集中控制。

例如，像 prompts.ai 这样的平台利用事件驱动的系统来管理复杂的人工智能工作流程。每个组件可根据需求独立扩展，同时保持与各种 AI 模型和处理任务集成的灵活性。这种适应性使事件驱动的架构成为动态环境的有力选择。

针对事件驱动的工作流程的人工智能驱动改进

人工智能正在重塑事件驱动的架构，将它们从简单的反应系统转变为可以做出实时决策的动态平台。这些人工智能增强的工作流程可以分析数据、识别模式并即时调整操作，为更智能、更高效的流程铺平道路。

人工智能驱动的工作流程编排

人工智能通过实现更明智的决策，而不仅仅是自动响应，彻底改变了事件驱动系统处理工作流程的方式。现在，这些系统不再依赖静态指令，而是分析上下文、预测结果并进行实时调整。

结果不言自明。采用人工智能驱动的自动化的企业报告 a 生产力提高 35% 还有一个 过程效率提高 30— 40%。

这些进步的核心是大型语言模型 (LLM)，它允许人工智能代理实时解决复杂的问题、做出决策并适应不断变化的环境。这种灵活性对于必须快速响应不断变化的条件和客户需求的行业至关重要。

像 prompts.ai 这样的平台通过将自然语言处理与创意内容生成和多模式工作流程相结合，突显了这些功能。它们可互操作的 LLM 工作流程支持不同的人工智能模型之间的无缝协作，而实时工具则使团队能够随着业务需求的变化完善流程。

人工智能驱动的决策支持系统进一步提高了效率，提供 决策周期缩短了 40—60% 和 决策结果提高了 25—35%。这些系统正在将事件驱动的架构转变为现代企业不可或缺的工具。

人工智能在事件驱动的工作流程中的实际应用

人工智能在事件驱动的工作流程中的变革力量在各个行业中都显而易见。以下是一些真实的例子：

金融服务: 一家金融公司使用人工智能实现贷款处理系统自动化，将处理时间从5天缩短到仅6小时，准确率高达94％。
医疗保健: 人工智能驱动的医疗编码和计费系统通过以下方式降低了处理成本 42%，将精度从 91% 提高到 99.3%，并且通过消除索赔拒绝和返工，每年节省了210万美元。付款周期平均缩短了15天。
客户服务: 人工智能驱动的支持系统导致 解决时间缩短了 60% 还有一个 需要人工援助的支持票减少了35％。例如，一家电信公司实施了人工智能系统，该系统将平均解决时间从8.5分钟缩短到2.3分钟，将首次联系解决率从67％提高到89％，在没有人为干预的情况下处理了83％的查询，同时提高了客户满意度。
制造和物流: 一家物流公司将交通、天气和订单优先级考虑在内，使用人工智能进行路线优化。该系统每天无需人工输入即可做出超过10,000项路线决策，将交付时间缩短了 22%，将燃料成本削减到 18%，并实现了 97.5% 的准时交货率。同时，一家制造公司实施了人工智能来监控生产流程，提前15天预测维护需求。这减少了计划外停机时间 72% 并将维护费用削减为 34%。
视频直播: Gcore的视频流媒体平台通过其字幕生成系统展示了人工智能在事件驱动的工作流程中的作用。通过将语音检测、文本转换和翻译等任务分解为并行流程，该平台可以加快分析速度，独立扩展人工智能任务，并确保灵活性。
业务流程优化: 将 AI 集成到工作流程中的公司报告 成本降低 25—50% 通过消除瓶颈、简化流程和改善资源使用在目标领域。

使用大型语言模型 (LLM)

大型语言模型通过启用自然语言交互将事件驱动的工作流程提升到一个新的水平。这使得非技术用户可以访问复杂的系统，他们只需用通俗易懂的英语描述他们的目标即可。LLM 解释这些指令并将其转化为可操作的工作流程。

通过集成 LLM，事件驱动架构使用户无需专业技能即可执行高级分析并做出明智的决策。这些系统允许人工智能代理、数据源和工具独立运行，从而避免瓶颈并确保平稳运行。这种独立性对于必须同时与多个数据流和工具进行交互的 LLM 驱动的系统至关重要。

像 prompts.ai 这样的平台演示了 LLM 如何增强工作流程创建。用户可以用自然语言描述复杂的过程，系统会将这些描述转换为可执行的工作流程。该平台还支持检索增强生成（RAG），使LLM能够高效地访问和处理庞大的数据集。

事件驱动的架构通过支持松散耦合的系统进一步增强了 LLM 功能。与依赖直接 API 或 RPC 连接的紧密耦合系统不同，这些架构允许输出在代理、服务和平台之间自由流动。这种灵活性确保了可扩展性和弹性，特别是对于生成式 AI 应用程序。

LLM 和事件驱动架构共同创建的系统不仅仅是自动化的，而且是智能的。这些系统可以了解环境，做出深思熟虑的决策，无需人工输入即可适应新情况，从而使企业能够轻松扩大运营规模并取得更好的成果。

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实施策略和最佳实践

在事件驱动的扩展方面，成功取决于仔细的计划和执行。通过专注于事件触发的操作而不是传统的顺序流程，您可以创建可有效扩展并避免不必要的维护麻烦的系统。

采用事件驱动的 AI 编排的步骤

任何事件驱动的人工智能系统的支柱都在于定义触发工作流程的事件。其中可能包括从客户查询到系统警报或数据更新等任何内容。诀窍是尽可能保持这些事件的轻量级。与其嵌入整个数据集，不如仅包含密钥标识符或对可以访问完整数据的位置的引用。

在系统中建立容错能力同样重要。事情会出错——网络可能会步履蹒跚，或者数据可能会暂时丢失。要处理这些问题，请实施强大的错误处理协议和重试机制，以避免日后进行昂贵的修复。

选择正确的架构是另一个关键步骤。例如，Gcore 从代理拓扑过渡到中介模式，从而提高了可扩展性和模块化。您还需要使用唯一的事件 ID 或时间戳来安全地处理重复事件，从而确保指数性。

使用诸如此类的工具可以更轻松地管理架构更改 Avro、JSON 架构或协议缓冲区，与语义版本控制相结合。此外，无服务器架构可以根据需求自动扩展，从而减少运营开销，从而提供帮助。

像 prompts.ai 这样的平台证明了这种方法的价值。它们允许团队尝试模型并快速适应不断变化的业务需求，使它们成为灵活性和互操作性如何推动成功的典范。

扩展、监控和保护工作流程

一旦您的事件驱动框架到位，下一步就是确保您的工作流程可以扩展并保持安全。生产者应在不阻塞操作的情况下高效地发出事件，并且消费者必须随着事件量的增加而动态扩展。这就是容器化或无服务器架构的亮点——它们会根据需求自动调整资源。

监控分布式系统不是一件容易的事，但却至关重要。全球人工智能代理市场预计将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，保持整个系统的可见性比以往任何时候都更加重要。分布式跟踪可以通过嵌入事件源、类型、时间戳和关联 ID 等详细信息来提供帮助，从而更容易识别瓶颈或性能问题。

实时监控应涵盖三个关键领域：模型指标（如准确性和精度）、运营指标（例如延迟和吞吐量）和业务指标（包括投资回报率和客户满意度）。自动异常警报和预设性能阈值可以确保您在问题出现时予以解决。

例如，一家金融机构使用人工智能驱动的风险评估工具来实时分析交易数据。这种方法标记了异常的行为模式，将审查时间缩短了40％，并腾出了资源来增强客户服务。

在安全方面，应用端到端加密、强身份验证和精细的访问控制来保护您的工作流程。遵守审计和数据治理至关重要，但不应以牺牲绩效为代价。

实施方法的比较

实施事件驱动的人工智能没有放之四海而皆准的解决方案。每种方法都有其优势和权衡取舍，了解这些可以帮助您做出明智的决定。

实施方法先决条件主要好处主要权衡利弊 经纪商拓扑 简单的事件路由，线性工作流程易于设置，最少的基础架构可扩展性有限，线性通信模型 调解器拓扑 复杂的工作流程，多模型集成高模块化、简化逻辑更高的初始复杂性，更多的基础架构 无服务器优先 工作负载多变，注重成本自动扩展、按使用量付费的定价冷启动延迟，潜在的供应商锁定 容器化混合动力 稳定的性能，多云策略可预测的性能、便携性更高的运营开销，复杂的资源管理

如果你的需求很简单，代理拓扑可能就足够了，尽管它并不适合扩展复杂的任务。Mediator 拓扑虽然最初要求更高，但更适合处理涉及多个模型的复杂工作流程。

无服务器优先的方法非常适合不可预测的工作负载和成本效益，尽管它们可能会给时间敏感的任务带来延迟。另一方面，容器化混合设置为云提供商提供了更大的控制和灵活性，但需要更多的运营专业知识。

最近的一项调查发现，有51％的组织已经在生产中使用了AI代理，78％的组织计划很快采用它们。根据组织的目标和能力选择正确的实施策略可以为成功奠定基础，或者，如果不匹配，则会导致技术债务减缓未来的进展。