AI 增强型领域驱动设计：内容简介
本书讨论 AI 如何辅助领域驱动设计，而不是让模型替代领域专家。第一部分解释大语言模型的统计特性、推理盲点以及精确语言对领域建模的重要性。第二部分把这些认识落实到领域探索、规则定义、限界上下文和提示词设计。第三部分进一步将提示词升级为具备护栏、专家分工和编排能力的智能体工作流，并讨论受治理的自主性。全书适合用来设计可复核的人机协作建模过程。通过规则、角色和编排的逐层增加，读者能辨别哪些步骤可交给模型探索，哪些结论必须由领域专家确认。
《AI 增强型领域驱动设计》主要内容
- 识别 LLM 在领域推理中的能力与盲点
- 用规则让模型按 DDD 术语和边界工作
- 迭代发现并优化限界上下文
- 为领域工作设计专家智能体与护栏
- 编排多智能体并控制自主性
适合哪些读者
适合领域驱动设计实践者、业务分析师、软件架构师和技术负责人。最好已经理解实体、值对象、聚合及限界上下文等基础概念。
领域结论仍需由业务专家确认，模型输出不能代替真实业务事实。
目录、试读与相关阅读
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目录与试读
目录
章节与主要小节（依据 EPUB 导航整理）：
序言
第一部分：人工智能及大型语言模型工作原理综述
第1章：为何人工智能如今对领域驱动设计至关重要
现代业务系统复杂性的不断上升
为什么传统的领域建模无法扩展
领域驱动设计团队中认知过载的隐性约束
AI 作为认知放大器，而非自动化工具
AI 如何重塑架构师的日常工作流
摘要
第2章：大型语言模型如何思考，以及精准性如何解锁理解
大语言模型作为统计模式机，而非思维实体
分词、上下文窗口和预测链
涌现推理及其盲点
语言精确性作为领域建模准确性的核心
摘要
参考文献
第3章：架构师的视角：基于人工智能系统进行推理
架构化对话，而非仅架构化系统
为 AI 设计信息流
在模型与你之间创建共享词汇
引入约束作为概念边界
摘要
第二部分：通过简单规则和提示词将人工智能应用于DDD
第4章：从领域探索到人工智能协作
技术要求
作为人类与 AI 之间桥梁的工具
将视觉混乱转化为结构化上下文
识别核心事件并通过反馈进行精化
语言在领域清晰度中的作用
摘要
参考文献
第5章：定义规则：教模型以DDD方式思考
技术要求
规则为何比提示更重要
DDD 规则集的三个层级
代理、技能和 MCP 服务器：DDD 护栏的三种容器
迭代以达成一致的领域词汇表
摘要
参考
第6章：迭代优化：构建限界上下文
通过反馈循环引导模型
在 AI 推理中引入 CQRS 和角色分离
精化事件、命令和聚合
通过迭代实现上下文一致性
摘要
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第7章：作为领域载体的提示词
从提问到编码：知识的转变
跨工作流复用载体
将 AI 输出解读为理解的反映
建立人类与 AI 之间的共享语义对齐
总结
参考文献
第三部分：构建智能体以简化交互
第8章：从提示词到智能体：结构化人工智能协作
技术需求
从看似合理的提示词到脆弱的实现
将领域知识转化为规范
从规格说明到规划与任务
添加带守护代理的认知边界
通过基于角色的工作流运行相同的[功能请求]
总结
参考文献
第9章：从护栏到专家：为DDD设计智能体
从防御性护栏到生产性专家
事件风暴师：发现事实而不决定领域
故事叙述者：使行为具体化而不补全故事
命令与事件编写者：精确而不窃夺权限
上下文映射器：揭示边界而非设计实现
评估完整链条
该仓库可复现的内容
从人工关卡到编排
摘要
第10章：编排器：构建协调智能体
技术要求
编排器作为促进者，而非控制器
设计多智能体对话
BrewUp 编排循环
摘要
第11章：受治理的自主性：平衡跨智能体的自主性与对齐
技术要求
从协调到决策权
将机械性违规与语义分歧区分开
在不扩大自主权的情况下修正漂移
将多智能体系统作为受控工作流运行
总结
第12章：解锁专属福利
通过 3 个简单步骤解锁本书的免费权益
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试读节选
软件架构师和领域建模人员如今面临着一类不同的挑战。困难已不再局限于技术复杂度本身。同样沉重的负担，是随着系统范围、依赖关系和约束条件不断增加，人们进行清晰推理所需的努力。在这种环境中，即使是领域驱动设计（DDD）这样的严谨方法也会承受压力。领域知识开始分散，模型一致性变弱，设计清晰度更难维持。问题并不在于领域驱动设计本身有缺陷。如今要在大规模中一致地应用它，所需的心智努力往往超出了许多团队现实能承受的限度。
