主要观点：现代分布式系统正由事件驱动架构（EDA）和人工智能（AI）整合而转变，组织从静态模型转向异步事件驱动系统，传统 AI 流水线不适合实时决策领域，需引入 AI 增强的事件驱动架构，文中讨论了构建大规模事件驱动 AI 解决方案的架构取向、设计驱动因素和实现方法，包括智能事件丰富、流感知处理、联邦事件处理、反馈驱动自学习和多代理协作等模式，还提及设计考虑因素、关键技术及挑战和未来研究方向，并列举了金融科技欺诈检测等多个实际用例。

关键信息：

• 传统 AI 流水线设计用于批量使用，不适合实时决策。
• 引入 AI 增强的事件驱动架构可实现动态路由等功能。
• 智能事件丰富通过 AI 模型处理事件并丰富数据。
• 流感知处理利用框架直接从流中处理事件实现实时预测。
• 联邦事件处理在边缘进行推理并发送汇总数据。
• 反馈驱动自学习通过事件触发自动重训练。
• 多代理协作模式平衡集中控制和事件协调。
• 设计考虑因素包括延迟与智能平衡等。
• 关键技术有事件流、流处理等。
• 面临一致性、吞吐量等挑战。

重要细节：

• 如金融应用每小时处理数百万交易，需实时检测可疑活动。
• 事件驱动系统最初用于解耦生产者和消费者，后与云原生技术结合。
• 智能事件丰富中银行交易可添加客户风险等数据。
• 流感知处理在社交媒体等领域应用。
• 联邦事件处理中无人机可本地分析并发送汇总数据。
• 反馈驱动自学习通过事件反馈触发重训练。
• 多代理协作中中央控制管理工作流，事件驱动协调运行时适应性。
• 实际用例中金融机构利用事件驱动 AI 检测欺诈，电商进行个性化推荐等。