2025 年开年，DeepSeek 开源模型以“低成本、高性能”成功掀起 AI 平价化浪潮，并以惊人的速度渗透至各个领域。在 AI 平价化浪潮的推动下，微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，负责特定的业务功能。与单体架构相比，微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性，这些特性使其成为现代软件开发的首选。

然而，随着企业应用规模和复杂度的不断提升，微服务架构也面临着服务治理、数据一致性、性能监控等诸多挑战。如何借助大模型技术优化微服务架构，提升开发效率与系统稳定性，成为企业技术实践中的关键课题。

3 月 22 日，以《云原生 × AI 时代的微服务架构与技术实践》为主题的 CloudWeGo 技术沙龙将在深圳科技园希尔顿惠庭酒店正式启幕。本次活动汇聚了多位来自字节跳动、火山引擎、智谱 AI 的技术大咖，共同探讨云原生与 AI 技术融合趋势下，微服务架构的演进方向与最佳实践。

📍 时间：2025 年 3 月 22 日（周六）14:00-17:00

📍 地点：深圳·南山区科技园希尔顿惠庭酒店

📍 规模：100 人技术峰会（凭审核通知入场）

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精彩议题抢先看

议题一：LLM 驱动的 Go 到 Rust 项目迁移的挑战与实践

• 时间：14:00-14:30  
• 嘉宾：范广宇，字节跳动研发工程师

随着多语言技术栈的普及，企业如何高效实现代码迁移成为一大挑战。为了降低迁移难度，字节跳动利用大语言模型（LLMs）在编程语言理解与生成上的强大能力，设计了一套基于 LLMs 的应用开发基座（ABCoder）。在此基础上，字节跳动进一步演进出“半空”——一个专注于复杂项目理解与辅助开发的工具。半空的核心目标是解决因项目规模扩大而带来的复杂度提升问题，尤其是上下文规模扩展与知识库知识密度不足之间的矛盾。

本次演讲将分享字节跳动如何利用大语言模型辅助完成 Go 到 Rust 的项目迁移，深入探讨大模型在代码迁移中的实际应用，为企业提供跨语言技术栈的高效解决方案。

议题二：编排优先——Go 语言开发 AI 智能体的设计与实现

• 时间：14:30-15:00  
• 嘉宾：沈桐，字节跳动资深研发工程师

2025 年 1 月，基于 Golang 的大模型应用综合开发框架 Eino 在 CloudWeGo 正式开源。Eino 基于明确的“组件”定义，提供强大的流程“编排”，覆盖开发全流程，旨在帮助开发者以最快的速度实现最有深度的大模型应用。目前，Eino 已成为字节跳动内部大模型应用的首选全代码开发框架，已有包括豆包、抖音、扣子等多条业务线、数百个服务接入使用。

本次演讲将分享 Eino 的技术实践，展示大模型与微服务如何深度融合，为开发者提供高效、稳定的“AI+微服务”一体化解决方案。

议题三：智谱清言从单体到微服务架构的转型之路

• 时间：15:00-15:30  
• 嘉宾：肖文彬，智谱清言资深后端开发工程师

智谱清言的技术栈最初以 Python 语言为主，构建了单体应用架构。随着智能语音业务的快速增长，单体架构带来的性能瓶颈与扩展难题逐渐显现。为了解决这些问题，智谱清言进行了全面的技术升级：从 Python 转向 Golang，以提升系统的性能和稳定性；将单体应用架构拆分为分布式微服务架构，以提高系统的灵活性和可扩展性；从传统的集群部署升级为异地双活架构，进一步增强了系统的高可用性和容错能力。

本次演讲将深入分享智谱清言如何通过微服务架构转型实现业务解耦与高效扩展，并全面展示技术选型、框架优化与可观测性集成的实战经验。

议题四：CloudWeGo AI+微服务体系下的可观测性实践

• 时间：15:50-16:20  
• 嘉宾：钱世俊，CloudWeGo obs-opentelemetry Maintainer、火山引擎 APMPlus 技术负责人

CloudWeGo 作为字节跳动开源的云原生微服务架构中间件集合，正在成为企业构建智能服务基础设施的重要技术选项。在 AI 技术深度融入微服务架构的今天，系统呈现出三层叠加的复杂性挑战：传统微服务调用链路追踪、大语言模型训练/推理的算力监控、智能体行为分析的可解释性需求。火山引擎基于亿级 QPS 场景锤炼出的可观测体系，通过 CloudWeGo 社区 OpenTelemetry、Prometheus 等开源观测组件与企业级观测工具（APMPlus/VMP/云监控）的有机融合，为 AI 微服务架构提供了端到端的观测解决方案。

本次演讲将分享火山引擎在 CloudWeGo AI+微服务体系下的可观测性实践，深入探讨如何通过全栈观测体系的构建，实现对 AI+微服务应用的生命周期洞察与持续优化。

圆桌对话

在圆桌对话环节，将齐聚多位技术大咖，围绕单体 vs 微服务架构、大模型 + 软件工程、AI 时代下的工程师等热门话题展开讨论。

议题一：单体 vs 微服务架构

单体架构与微服务架构在企业内部落地中的优缺点

单体架构与微服务架构的对比一直是企业技术选型中的热门话题。单体架构因其部署简单、开发成本较低、跨功能团队协作更有效、测试与调试方便等特性，成为不少企业在项目初期的首选。但随着业务的复杂度增加，单体架构的局限性愈发明显，比如扩展性差、可靠性低、易出现性能瓶颈等，难以满足大规模、高并发、高可用的需求。与之相比，微服务架构通过将应用拆分为多个独立服务，显著提升了系统的可维护性和扩展性，但同时也带来了服务治理、数据一致性等挑战。

围绕这一话题，嘉宾们将分享在企业内部落地这两种架构的经验与心得，探讨如何根据业务需求和技术能力做出最佳选择。

议题二：大模型+软件工程

大模型如何提升代码编写、迁移、重构等工程效率

大模型通过其强大的语言理解和生成能力，为代码编写、迁移、重构和调优带来了前所未有的变革，大幅提升软件工程效率。在代码编写阶段，大模型能够根据自然语言描述生成高质量的代码片段，甚至是完整功能模块；在代码迁移和重构方面，大模型可以快速识别代码中的模式和依赖关系，甚至能自动生成迁移脚本；在代码调优方面，大模型可以通过分析代码性能瓶颈，为调优提供精准指导。

围绕这一话题，嘉宾们将深入探讨大模型如何提升软件工程效率，以及在代码编写、迁移、重构和调优中的具体应用。

议题三：AI 时代下的工程师

AI 时代工程师工作技能与工作方式的变与不变

大模型颠覆千行百业运作模式的同时，也颠覆了工程师的工作方式。随着 AI 编码技术的日益成熟，传统的编程和开发模式正在发生巨变，对工程师的技能要求也在不断变化，除了需要具备编程能力，还需要掌握更多跨领域的知识和技能，以提升自己在 AI 浪潮中的竞争力。

围绕这一话题，嘉宾们将分享他们对 AI 时代工程师工作方式变化的看法，并探讨工程师需要具备的重要技能。

立即扫码报名，与技术领袖共探云原生 × AI 时代的微服务架构与技术实践。3 月 22 日，深圳见！