#21 引擎层和编排层

这是我2026年最重要的文章。

有了这种看待问题的新视野，未来我构建的机制会长盛不衰，又能适应变化。基于这种思路，我会赚取到比当前大得多的财富。

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频繁变化和内核稳定，一直是两个互斥的话题。

写代码的人经常有这种感觉，如果你已经写完了某一套代码。这时候需求变化，这时候你想改内核往往已经来不及了，只能通过加if-else，或者是对于返回的结果，再包装一层加一点东西的方式。缝补上去。

如果这个时候，需求继续变化呢？又还要继续缝补。随着需求继续变化，最后甚至会出现缝补的部分，比原来的部分还有大的情况。这种在现实世界屡见不鲜。

大模型时代提供了一个新思路。（其实是一个早就有的思路，只是这种方法论现在更被世人所知）

将你的内容拆分成为引擎层和编排层。

例如Mysql是存储的引擎层，所有存储的能力都用Mysql去做。上层可以随意你怎么进行编排。建什么库，都随意。

大模型底层的入参是提示词，输出是提示词的内容。核心能力很一致。速度，效率，大模型的智商这些都很重要。然后这个再通过编排层组织起来。

编排层解决什么问题，解决这个世界多种多样的问题。你写代码，我写文章，我做ppt，大家需要的是不同的编排层。你想要实现的持续运行，高质量等等等。都通过编排层去实现。

引擎层提供核心能力。编排层负责适配多种多样的业务。

只要保持引擎层稳定，你就一定可以知道，出不了什么c岔子。核心的计算都在引擎层做了。

Claude Code就是当前AI编码方便最专业的编排工具。未来一定还会有其他各种编排工具。

从公司的视角来想一下这个问题，其实每一个员工也是提供核心能力的Agent。一个良好的组织架构，或者是Harnes工程引导（例如职责，绩效引导等）也是一种编排。

引擎层其实就是那几个，但是编排层，是可以做到非常多的。适配于不同的业务，你发现你做实验的速度一旦有点慢了，就一定说明你的编排层一定有不适配于实际需要的地方了。

量化的计算引擎和，编排层此处体现得非常明显。引擎层负责规定具体计算，编排层可以做Batch或者其他。编排层才可以持续的利用CPU让计算持续不断。

以后做任何事情，都要想这个问题拆引擎层和编排层了没有？是哪一层需要优化。例如未来开AI自媒体的公司，生产内容的引擎层准备好了。以及上层的编排层，是否也好了呢？

这种模式下，迭代速度回非常之快。稳定度会非常之高。