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Architecture.zh CN
LobeVidol 是一个基于 Next.js 框架构建的 AI 会话应用,旨在提供一个 AI 生产力平台,使用户能够与 AI 进行自然语言交互。以下是 LobeVidol 的架构设计介稿:
LobeVidol 的整体架构由前端、EdgeRuntime API、Agents 市场、插件市场和独立插件组成。这些组件相互协作,以提供完整的 AI 体验。
LobeVidol 的前端采用 Next.js 框架,利用其强大的 SSR(服务器端渲染)能力和路由功能。前端使用了一系列技术栈,包括 antd 组件库和 lobe-ui AIGC 组件库、zustand 状态管理、swr 请求库、i18next 国际化库等。这些技术栈共同支持了 LobeVidol 的功能和特性。
前端架构中的组件包括 app、components、config、const、features、helpers、hooks、layout、locales、migrations、prompts、services、store、styles、types 和 utils。每个组件都有特定的职责,并与其他组件协同工作,以实现不同的功能。
Edge Runtime API 是 LobeVidol 的核心组件之一,负责处理 AI 会话的核心逻辑。它提供了与 AI 引擎的交互接口,包括自然语言处理、意图识别和回复生成等。EdgeRuntime API 与前端进行通信,接收用户的输入并返回相应的回复。
Agents 市场是 LobeVidol 的一个重要组成部分,它提供了各种不同场景的 AI Agent,用于处理特定的任务和领域。Agents 市场还提供了使用和上传 Agent 的功能,使用户能够发现其他人制作的 Agent ,也可以一键分享自己的 Agent 到市场上。
插件市场是 LobeVidol 的另一个关键组件,它提供了各种插件,用于扩展 LobeVidol 的功能和特性。插件可以是独立的功能模块,也可以与 Agents 市场的 Agent 进行集成。在会话中,助手将自动识别用户的输入,并识别适合的插件并传递给相应的插件进行处理,并返回处理结果。
LobeVidol 的安全性策略包括身份验证和权限管理。用户需要进行身份验证后才能使用 LobeVidol,同时根据用户的权限进行相应的操作限制。
为了优化性能,LobeVidol 使用了 Next.js 的 SSR 功能,实现了快速的页面加载和响应时间。此外,还采用了一系列的性能优化措施,包括代码分割、缓存和资源压缩等。
LobeVidol 的开发流程包括版本控制、测试、持续集成和持续部署。开发团队使用版本控制系统进行代码管理,并进行单元测试和集成测试以确保代码质量。持续集成和持续部署流程确保了代码的快速交付和部署。
以上是 LobeVidol 的架构设计介绍简介,详细解释了各个组件的职责和协作方式,以及设计决策对应用功能和性能的影响。
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