亚马逊云科技Lambda助力Defi插件生态高效运行

　　

　　关键字: [亚马逊云科技， Defi， 插件生态系统， 开发者贡献， 外部连接集成， 模型反向调用， Lambda运行时]

　　在这场演讲中，演讲者介绍了Defi插件生态系统如何利用Amazon Lambda高效运行。他解释了Defi插件的架构和工作原理，包括如何通过插件连接外部数据源、工具和触发器，以及如何利用Lambda的快速扩展和低成本优势来支持大规模插件运行。他强调了开源社区的重要性，以及开发者在构建插件生态系统中的核心作用。最后，他分享了Defi插件生态系统的最新使用数据，展示了其规模和影响力。

　　在阳光明媚的日子里，一位Defi的后端工程师站在台上，准备向在场的观众分享Defi插件生态系统的精髓。作为该系统的主要负责人，他将详细阐述Defi是如何通过Amazon Lambda的强大功能，为插件生态提供高效、可扩展的运行环境。

　　首先，他简单介绍了Defi的背景。Defi是一个开源的AI应用开发平台，旨在解决模型与终端价值之间的鸿沟。传统的ChatBot无法满足真正应用场景的需求，而Defi正是为了弥补这一差距而诞生的。它融合了工作流编排、增强式搜索、AGT(自动生成任务)等多种AI能力，并内置了模型管理和可观测工具，堪称AI开发的“一站式”平台。凭借出色的开源理念，Defi已经获得了超过10.4万颗星的关注，拥有700多个核心贡献者，插件生态系统中也云集了大量开发者。这种社区力量正是Defi核心竞争力的所在。他举例说，当OpenAI发布GPT-4.1模型时，Defi社区在不到1小时的时间内就完成了相应插件的升级和提交，体现了开源社区的高效协作能力。

　　接下来，他解释了Defi的整体架构。它由Agent(任务规划)、Workflow(工作流编排)和Tools(外部系统交互)三部分组成。Agent扮演“许愿机”的角色，根据用户需求规划任务流程;Workflow则承担了传统RPA的工作流编排职责;而Tools则负责与外部数据源、工具和平台的集成，如飞书、Slack的即时通讯，CRM平台的订单处理，客服系统的工单提交等。这三者相辅相成，共同构建了Defi的应用开发平台。

　　然而，Tools部分面临着一个挑战:如何高效连接外部系统?这正是插件生态系统要解决的核心问题。插件旨在统一各种外部连接，使开发者能够构建并分发插件，服务于终端用户的“最后一公里”需求。这符合当今软件开放和开源的主旋律，让用户自己来定义和实现“最后一公里”。

　　插件的开发生命周期包括使用Defi提供的工具链编写插件，远程调试，打包为dfeipkg格式，上传到Defi审核安装，创建运行时，最终由用户访问时运行插件代码。插件还可以在Defi的Marketplace上分发，实现全球范围内的共享。

　　为了支持大规模用户和插件的需求，Defi选择了Amazon Lambda作为运行时底层。Lambda提供了成本可控、安全隔离、快速启动、并发性和自动扩容等优势，完美契合了Defi的需求。具体流程是，插件代码会被打包为Docker镜像，上传到Amazon ECR，并在Lambda上启动实例。利用Lambda的快速响应能力，Defi能够快速扩容以应对某些热门插件(如OpenAI、Google Search等)的高并发请求。

　　更有趣的是，插件还可以反向调用Defi的模型能力。以OCR场景为例，插件可以选择Defi内置的GPT等模型，为OCR功能提供支持。插件代码会先在Lambda上运行，发现需要模型支持后，就反向调用Defi的API，利用其模型能力进行图像识别、总结、逻辑推理等，最终将结果返回给Lambda，再反馈给用户。这种反向调用架构极大扩展了插件的功能边界，避免了插件开发者过度绑定特定模型。

　　据统计，目前Defi每月有1-2千万的Lambda调用量，开发者已自行构建了4000多个插件。考虑到版本问题，实际插件数量可能会稍少于4000个。整个过程由开发者驱动，Defi只提供了基础架构的支持，真正的价值创造来自于全球开发者的贡献。

　　最后，演讲者总结道，由于大模型的出现，“Code is cheap， show me your talk”成为了新的口号。编程的重心正在从代码转移到与模型的对话上。他自己在构建Defi插件系统时，80%以上的代码都是在AI的辅助下完成的。这预示着AI将主导未来的代码编写，而开发者的角色将发生根本转变。

　　通过这场生动的分享，我们可以看到Defi插件生态系统是如何利用Amazon Lambda的强大功能，为开发者提供高效、可扩展的运行环境，促进了AI应用的开发和创新。开源、开放和社区贡献的力量得以充分释放，推动着AI时代的到来。

　　在这场精彩的演讲中，演讲者首先介绍了Defi的概念和背景，它是一个开源的AI应用开发平台，旨在弥合模型与终端价值之间的鸿沟。Defi融合了工作流编排、增强式搜索、AGI等多种AI能力，并提供了内置的模型管理和可观测工具。

　　演讲者强调了Defi插件生态的重要性，它统一了与外部连接的标准，由开发者构建并服务于全球用户。插件生命周期包括开发、调试、打包、上传和分发等环节。为了高效运行插件，Defi选择了Amazon Lambda作为运行时，利用其快速响应、自动扩容等优势。

　　此外，演讲者介绍了Defi的“反向调用”功能，允许插件反过来使用Defi的模型能力，提高了插件的灵活性和功能性。最后，演讲者分享了Defi当前的运行状况，每月有数千万的请求量，开发者已构建了4000多个插件。他强调开源和开放的重要性，以及AI在代码编写中的巨大贡献。

　　总的来说，这场演讲全面介绍了Defi插件生态的架构、运行机制和未来发展趋势，展现了Defi在AI应用开发领域的创新和领先地位。

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