职责分配——支持AI模块的职责边界设计
在传统系统中，职责分配通常围绕“控制层处理逻辑、服务层执行业务、数据层持久化”进行划分。这种分工逻辑在纯业务系统中足以支撑高效协作与系统演进。然而，随着AI模块的引入，系统中新增了如模型推理、上下文感知、AIGC生成、向量检索、算力调度等新型职责，原有职责边界已经难以承载AI带来的复杂性。
因此，AI架构师在进行系统设计时，必须重新思考职责划分，从传统“服务—数据”的二元结构，演进为服务—智能—算力—数据的多元协作模型。明确这些AI相关职责边界，有助于提升系统的可维护性、扩展性和团队协同效率。
一、AI模块的职责边界应独立于业务逻辑
AI模块（如推荐服务、对话服务、文案生成服务）应作为独立的服务单元存在，具备明确的输入输出规范、接口契约和运行依赖，避免深嵌在业务服务内部。例如：
- 用户服务不应直接控制推荐模型的推理流程，而应通过中台化的推荐服务发起调用；
- 内容管理系统不应自行封装AIGC生成逻辑，而应接入专属生成服务，由模型服务模块统一维护调用逻辑、Prompt模板与模型配置；
- 智能问答接口不应嵌入业务逻辑中判断对话上下文，而应由AI服务层负责对话状态管理与上下文注入。
这种“业务逻辑-智能能力解耦”的设计，有助于未来支持模型替换、接口升级、能力横向复用。
二、职责划分应支持“智能模块化”与“可组合性”
AI模块的职责应具有单一性与组合性，既能单独提供服务，又能与其他模块组成AI流程。例如：
- 文本生成模型可单独服务于文案创作，也可与商品模块组合，生成个性化商品描述；
- 向量检索模块可作为独立服务用于相似内容查询，也可与知识库问答、推荐系统组合；
- 意图识别模块既可以服务于智能客服系统，也可以在语音交互系统中复用。
这要求架构师在职责划分时，抽象出通用的AI组件职责，如：“内容生成”“语义匹配”“多轮对话管理”“特征向量查询”等，提升模块的复用性与独立性。
三、AI调用链条中的职责角色划分
AI模块涉及多角色参与，每类模块应划清自身职责边界：
| 模块名称 | 核心职责说明 |
|---|---|
| 模型调用层 | 接收业务请求，处理参数封装，调用AI服务接口 |
| 模型服务层 | 管理模型版本、负载与调度，封装模型为服务 |
| 数据预处理层 | 提供输入规范化、上下文补全、内容格式转换等功能 |
| 结果后处理层 | 对模型返回结果进行格式修正、风险检测、数据缓存 |
| 向量索引层 | 管理向量化数据与检索流程，负责语义匹配与推荐相关任务 |
| 算力调度层 | 负责GPU/TPU资源分配，确保推理资源合理使用 |
| 监控与日志层 | 跟踪AI服务调用链、监控性能指标、记录异常与安全日志 |
上述每一类职责，均可封装为服务单元或中间件模块，由AI架构师在系统规划时明确责任边界。
四、AI模块职责划分的示意图
图中清晰展示了业务服务层与AI模块之间的交互关系，以及AI模块内部各职责单元的边界划分。架构师可据此拆分团队分工、部署策略与接口规范。
五、小结
AI系统的复杂性不仅来自模型本身，更来自于模型在系统中的运行路径与维护方式。因此，AI架构师必须打破传统“功能=模块”的设计方式，转向“能力=职责=服务单元”的架构视角。通过划清AI模块的调用边界、资源边界与业务边界，才能构建真正高内聚、低耦合、可演化的智能系统架构。职责划分清晰，系统才能稳定；职责重叠混乱，系统必将脆弱。职责边界清晰，是AI架构师专业素养的重要体现。
