一位开发者详细介绍了他们是如何在 Web 浏览器中无意中创建了一个 LLM 编排系统，绕过了传统的后端基础设施。该系统使用 React 和 GPT 的直接 API 调用构建，通过将任务分解为更小、可管理的块来管理书籍目录的内容生成。虽然这种方法允许快速开发和最小的基础设施，但它存在显著的安全和健壮性弱点，例如在客户端存储 API 密钥。 AI
影响 展示了一种替代的、尽管不太健壮的 LLM 编排方法，该方法优先考虑速度和最小的基础设施。
排序理由 开发者的技术博客文章，详细介绍了 LLM 编排的架构方法。
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I accidentally built an LLM orchestration system in the browser. No backend. No queues. Just React + GPT. It worked. It was also flawed. That is what makes it interesting. Full breakdown: https://www.antonmb.com/en/blog/how-i-accidentally-built-an-llm-orchestration-system-in-the-…
<p>Two years ago, I built Litseller.</p> <p>At that moment, I was not thinking about LLM orchestration or the architecture of such systems. I was simply solving a specific problem: how to quickly generate structured content for a book catalog.</p> <p>Looking back now, I understan…