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摘要：本文基于 Datawhale 开源项目jev-cookbook第 10 章「TypeSafe 架构模式实验」整理而成，用真实 TypeSafe API（Jev 模型）逐一验证官方文档中的四种架构模式——推测性扇出、置信度门控路由、复合评分、意图路由。全文以「原理 → 代码 → 结果解读」的方式展开，全部使用中文场景与中文提示词，帮助你理解如何用「AI 驱动的软件」范式构建可靠、可控、可观测的智能应用。

原文仓库：datawhalechina/jev-cookbook

原文 Notebook：10 · TypeSafe 架构模式实验

官方文档：docs.typesafe.ai/patterns（中文镜像）

关键词：TypeSafe、System One、架构模式、推测性扇出、置信度门控、复合评分、意图路由

一、前言：为什么聊「架构模式」而不是「提示词技巧」

过去两年，大多数人与大模型交互的方式是「写提示词、拿回复」。但在生产环境里，你真正需要的往往不是一段流畅的文本，而是一个类型化的决策：这条工单该归到哪一类？用户是不是在要求退款？这条消息要不要转人工？

TypeSafe 提出的System One正是为此而生：它借鉴卡尼曼《思考，快与慢》中「系统 1」的概念——快速、直观、不生成推理过程——只返回类型化的决策和概率（约 150ms 量级）。它有两个关键性质：

• 校准（calibrated）：概率经过优化以反映真实的不确定性（注意：校准是在成组预测上度量的，不保证单个答案一定正确）；
• 受限输出：答案空间由你通过原语定义，模型只能在给定选项里表态。

由此衍生出三种软件架构的分野：

本文要讲的四种架构模式，全部是「AI 驱动的软件」这一范式的展开。官方概要五条是总纲：

1. 把控制流、确定性规则和副作用保留在代码中；
2. 把宽泛的判断拆解为狭窄的、类型化的问题，给出明确的 instructions 与 criteria；
3. 只给每个问题提供它所需的上下文；
4. 利用概率与置信度来行动、请求人工审核或升级处理；
5. 把相互独立的问题一起提出，然后在代码中组合它们的答案。

二、核心概念速览

在进入模式之前，先用最小篇幅建立共同语言。

2.1 请求模型：状态 + 问题 → 类型化答案

状态（state）是你要求模型评估的内容——一条客服消息、一段文字，或应用当前的状况。可以把它想象成「呈给专家小组做判断的材料」：

每个请求里，所有问题看到的是同一个状态，被独立评估，答案以你选的 ID 返回。

2.2 三种问题原语