AIware開發5.中心化Domain邏輯的價值與實踐

2025 iThome 鐵人賽

DAY 5

Software Development

AIware開發系列第 5 篇

17th鐵人賽

因田木

2025-08-07 00:03:27

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一、前言

進入AIware時代，軟體結構的設計邏輯正由人本導向，逐步轉型為AI本位。此轉型不只是工具與語言上的改變，更涉及知識、邏輯在系統中的組織方式：「Domain邏輯中心化」成為提升AI推理與上下文理解的關鍵。本章將探討何謂中心化Domain邏輯、帶來哪些價值、具體實踐方式，以及如何運用於AIware平台，以佐證未來業務應用與軟體革新。

二、什麼是中心化Domain邏輯？

Domain邏輯是指業務系統中管理與執行「核心業務規則」的規劃與代碼集。傳統軟體將業務邏輯分散在不同模組、層級和檔案中，為了利於人類分工、維護。然而，對AI來說，這種分散化反而造成跨模組推理的困難、全局優化受阻。
「中心化Domain邏輯」的核心思想是：將業務規則、邏輯流程、狀態變化等，儘可能集中於單一層級（如Domain Service）或少數關鍵模組，使邏輯一目瞭然、上下文完整曝光，便於AI直接理解、學習、生成與調整。

三、中心化Domain邏輯的價值

1. 強化AI推理與上下文理解
    ◦ AI模型需透過大量上下文資訊進行訓練與推論。若邏輯高度分散，AI會陷入上下文破碎、資訊斷裂問題，難以正確理解需求與業務意圖。
    ◦ 集中Domain邏輯可讓AI一次收攏全部規則與資料，實現全局優化、更快定位錯誤與生成新規則。
2. 加速自動化與邏輯演進
    ◦ AI可以自動審查、測試、監控集中化的核心模組，若需加入新業務規則，僅需擴展或調整集中區塊，大幅提升維護彈性與代碼壽命。
    ◦ 集中化邏輯便於AI生成測試、自動修補及持續疊代，避免傳統模組邊界帶來的人為溝通與整合障礙。
3. 知識結構透明化，降錯誤率
    ◦ 業務規則、角色、授權、資料流…等一目瞭然，方便後續AI自動化監控、稽核與安全審查。
    ◦ 用戶、開發者、AI三方皆能快速查驗與驗證系統決策來源與邏輯依據，建立風險可控的新型協作模式。

四、中心化Domain邏輯的實踐方法

領域服務（Domain Service）設計
• 將所有複雜業務規則收斂於單一服務層(domain service)，外部各層（介面、數據、工具等）僅作資料轉遞與簡單驗證。
• 例如：「用戶訂單處理」所有相關計價、庫存、報價、稅率等規則全放於OrderDomainService，方便AI針對單點進行狀態監控與推理優化。
規則清單與能力物件集中化
• 利用策略表、規則引擎等，讓所有業務判斷條件以表格、JSON、配置檔等形式攤平，便於AI批量分析與重構。
• 能力物件（Capabilities/Actors）設計上，不拆分至無數小型物件，而是以功能大類為單位，邏輯集中。
上下文資料流明確展開
• 每條業務流程（如申請、審批、下單、配送等）直接綁定全域唯一上下文標籤，流程狀態、參數、結果於中心區塊完整記錄。
• AI能自動串聯流程前後關係，推導最佳路徑、驗證業務一致性。
善用Monorepo與中心化文檔
• 將所有 Domain Service、規則、狀態資料、API說明等統一儲存在單一Monorepo（主儲存庫），方便AI整體抓取分析與自動生成協作。
• 輔以如Perplexity.ai之平台，團隊與AI可共用知識庫、執行自動回溯與流程監控。
評估（Eval）迴路緊密閉環
• 每次Domain Service邏輯更動即自動觸發Eval驗證，用戶回饋、異常警示均直接反饋給邏輯中心區。
• AI輔助壓力測試、異常分布分析、預警機制自動部屬到Domain Service，強化自適應能力。

五、AIware協作平台的彰顯與應用

以Perplexity.ai為例（或其他現代AIware架構平台），核心價值在於：
• 允許團隊與AI同步訪問Domain中心邏輯，新成員可直接引入關鍵模組與規則。
• 任務拆解、代碼生成、文件寫作全由AI協作，操作一站式平台，代碼、測試與批次控制流程集中而有序。
• API、知識管理、Eval回饋、歷史資料全數歸檔於單一知識體系，支援跨時區、跨團隊高效率協作。

六、案例與場景

• 智慧電商訂單管理：將訂單處理規則、折扣策略、配送方案等全數集中於OrderService，AI可據此推理最佳配送、計算，亦能針對新需求自動測試舊邏輯不變。
• 金融風控審核：將帳號開立、授信、異常檢測等複雜規則集中於RiskDomainService，AI模型即時分析所有變數、自動生成新評分卡或警示機制。
• 醫療決策支援：所有診療流程、用藥規範、異常回報全數存放於MedDomainService，AI便能串聯病例上下文，判斷病人現狀並推薦治療方案。

七、挑戰與未來展望

• 過於集中帶來風險：過度集權需嚴防單點故障與權限失控，需結合權限管理、版本控制與自動備份。
• 邏輯複雜度管理：巨大Domain模組需持續精煉，避免雜亂無章，並以自動化測試、靜態分析輔助雕琢可讀性。
• 協同演進與知識保鮮：Domain Service需頻繁依據市場業務變化、法規改動疊代，平台須支援知識自動同步、即時溝通、資料溯源。

八、結語

中心化Domain邏輯並非僅是技術細節的革新，更是面向AI時代知識生產、業務自動化、團隊協作模式的深層重塑。擁抱這一設計準則，能讓AI全面參與複雜業務推理、實現動態自優化，帶動企業達到前所未有的敏捷、創新與競爭力。未來隨著協作平台與AI工具不斷發展，「集中化邏輯、分布式實現」將成為軟體產業進化的標竿。

Python 程式範例：中心化Domain邏輯示例

以下展示如何將訂單管理邏輯高度集中於單一服務層，同時便於AI統一解析與優化：
python

# 中心化OrderDomainService：所有核心規則統一收斂
class OrderDomainService:
    def __init__(self):
        self.discount_rules = []
        self.orders = []

    def add_discount_rule(self, rule):
        self.discount_rules.append(rule)

    def create_order(self, user, items):
        total = sum(item['price'] * item['quantity'] for item in items)
        discount = self._apply_discount(total)
        order = {
            'user': user,
            'items': items,
            'total': total,
            'discounted_total': total - discount
        }
        self.orders.append(order)
        return order

    def _apply_discount(self, amount):
        discount = 0
        for rule in self.discount_rules:
            discount += rule(amount)
        return discount

# 實際案例
service = OrderDomainService()
service.add_discount_rule(lambda x: x*0.1 if x > 500 else 0)
order = service.create_order('Alice', [{'name': 'Book', 'price': 300, 'quantity': 2}])
print(order)