大模型流程编排引擎的设计与实践

1. 课程概述

本课程基于 CCF TF132”AI时代的云原生架构”讲者——新浪微博资深技术专家秦迪的深度回顾整理而成，系统讲解大模型应用的发展趋势、大模型与编排引擎的关系、分布式编排引擎的设计原理，以及微博 Rill Flow 开源编排引擎的实战经验。

通过本课程，您将理解大模型应用从”大模型替代一切”到”编排引擎+大模型”的演进路径，掌握分布式编排引擎的核心设计思想，并了解生产级编排引擎在微博的落地实践。

2. 学习目标

通过学习本课程，您将：

1. 理解大模型应用的技术演进趋势
2. 掌握大模型编排引擎的核心设计哲学
3. 了解分布式编排引擎的架构设计与优化策略
4. 学习生产环境下的编排引擎实战经验

3. 适合的学习者

• 对 AI 应用开发和架构设计感兴趣的技术人员
• 关注大模型工程化落地的研究者和开发者
• 云原生和大模型应用平台的设计者与开发者
• 对工作流引擎和编排技术感兴趣的工程师

4. 课程结构

章节	章节名称	主要内容	学习目标
1	大模型应用发展趋势	从微服务到云原生、从专用模型到基础模型的双轨演进	理解大模型应用的发展背景
2	大模型为什么需要编排引擎	大模型的三大限制，从”替代一切”到”编排+大模型”	理解编排引擎的价值定位
3	编排引擎的设计哲学	编排与执行两大核心，数据传递设计模式	掌握编排引擎的核心设计思想
4	Rill Flow：分布式编排引擎实践	微博开源编排引擎架构、历史演进、核心能力	学习生产级编排引擎的实现
5	微博大模型应用平台与未来展望	平台整体架构、AIGC应用、动态编排方向	了解编排引擎的落地应用与未来

5. 实操演练

本课程秉持”做中学 (Learning by Doing)”原则，建议学习者：

• 阅读本章内容后，在评论区分享学习心得
• 尝试访问 Rill Flow GitHub 仓库 了解实际代码
• 思考大模型编排在自己的工作场景中如何应用

6. 课程打卡指引

本项目采用 Issue 评论打卡 的方式。完成每项任务后，在对应 Issue 下提交您的学习成果。

打卡任务列表

任务	名称	说明
任务1	📖 第1章学习打卡	大模型应用发展趋势
任务2	📖 第2章学习打卡	大模型为什么需要编排引擎
任务3	📖 第3章学习打卡	编排引擎的设计哲学
任务4	📖 第4章学习打卡	Rill Flow 分布式编排引擎实践
任务5	📖 第5章学习打卡	微博大模型应用平台与未来展望

7. 共创与贡献

欢迎所有学习者参与贡献！

贡献方式：

• 提交 Issue 反馈问题或建议
• 提交 Pull Request 完善内容
• 分享您的学习经验

8. 许可说明

本课程暂无指定许可证。课程创建者可后续添加 LICENSE 文件。

推荐许可证选项：MIT / Apache 2.0 / CC BY-SA 4.0 / MulanPSL-2.0