·tian
幂等性危机：LLM 智能体作为事件流消费者
至少一次投递假设重新处理同一事件会产生相同结果，但 LLM 不会。本文是关于幂等性键、去重窗口以及 AI 驱动的 Kafka 消费者补偿读模型的实践指南。
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+2·tian
当你的 AI Agent 从 Kafka 消费数据时：那些失效的设计假设
在消息队列上运行 AI Agent 会打破队列语义中固有的假设。本文将探讨当消费者具有随机性时，幂等性、顺序性和背压机制如何发生变化。
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+1·tian
主动型 Agent：后台 AI 的事件驱动与定时自动化
绝大多数 Agent 设计文章都假设由人类触发执行。而生产环境中的 AI 越来越多地在后台运行——基于定时调度、变更事件和系统状态转换。这在架构层面改变了什么？
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