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title: AI 系统设计专题：生产级架构、模型网关、评测治理与语音 Agent
description: AI 系统设计面试与架构学习路线，涵盖生产级 AI 应用架构、模型网关、多模型路由、fallback、限流、成本控制、可观测和实时语音 Agent。
category: AI
tag:
  - AI 系统设计
  - 大模型
  - AI 应用开发
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Prompt Demo 能跑起来，只说明模型在某个样例里给过一个可用回答。放到生产环境，还要继续回答几个工程问题：模型怎样路由，失败时怎么兜底，Token 成本如何归因，回答质量怎样回归，敏感工具由谁授权和审计。

这份 **AI 系统设计专题** 面向已经做过 Demo、准备把 AI 能力接进真实业务的开发者。内容按后端系统的视角展开：架构分层、模型网关、RAG、Memory、Tool 调用、可观测、评测、安全治理和实时语音链路。

## 适合谁看

- 做过 Prompt 或 RAG Demo，想知道上线前还差哪些工程环节的开发者。
- 需要在项目中设计模型网关、多模型路由、fallback、限流、缓存和成本控制的工程师。
- 准备 AI 系统设计、模型网关、实时语音 Agent 相关面试题的同学。

## 学习重点

- 生产级 AI 应用关注可持续运行：输出质量、延迟、失败兜底、成本和审计都要能解释、能复盘。
- 模型网关把模型服务和业务调用方隔开，统一处理多模型路由、fallback、限流、缓存、Token 预算、成本归因、观测审计和安全策略。
- Prompt 管理、RAG、Memory、Tool 调用、异步任务、评测和可观测要放在同一条链路里设计；这里很难套通用模板，通常要按业务风险、调用量和成本约束取舍。
- 实时语音 Agent 除了文本推理，还要处理 VAD、ASR、LLM、TTS、流式播放、打断处理和端云混合选型，对端到端延迟更敏感。

## 建议阅读顺序

1. [AI 应用系统设计](./ai-application-architecture.md)：先看 Prompt Demo 进入生产链路时，需要补哪些后端能力。
2. [大模型网关详解](./llm-gateway.md)：再看模型调用治理，多模型路由、fallback、限流和成本归因怎么放在网关层处理。
3. [AI 语音技术详解](./ai-voice.md)：最后看语音 Agent，从 VAD、ASR 到 LLM、TTS、播放和打断处理。

## 核心文章

- [AI 应用系统设计](./ai-application-architecture.md)：从 Prompt 管理讲到模型网关、RAG、Memory、Tool 调用、异步任务、可观测、评测和安全合规，适合作为系统设计主线。
- [大模型网关详解](./llm-gateway.md)：说明 LLM Gateway 在模型路由、fallback、限流配额、Token 预算、成本归因、观测审计和缓存策略中的职责。
- [AI 语音技术详解](./ai-voice.md)：沿语音系统链路展开 VAD、ASR、LLM、TTS、流式播放、打断处理与端云混合选型。

## 高频问题

- Prompt Demo 上线前还缺哪些工程能力？
- AI 应用为什么常把模型调用收敛到网关层？
- 多模型路由、fallback、限流和缓存分别解决什么问题？
- 线上 AI 应用如何做 Trace 回放、质量评测和回归检查？
- 实时语音 Agent 的延迟、打断和端云选型为什么更难处理？

## 相关专题

- [AI 应用开发知识体系](../)
- [大模型基础专题](../llm-basis/)
- [AI Agent 专题](../agent/)
- [RAG 专题](../rag/)
- [AI 应用开发面试题专题](../interview-questions/)

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