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。
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。
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。
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。
• 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。
• 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。
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。
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)
說明:上述例子將所有折扣、訂單規則集中於OrderDomainService,方便AI批量優化規則、全局追蹤邏輯,為AIware開發奠定堅實基礎。