最近有个创业公司的CTO向我抱怨：他们用AI助手生成了十几个微服务，结果发现这些服务之间的调用关系复杂得像一团乱麻。一个简单的用户注册功能，竟然要经过5个服务间的相互调用才能完成。这让我想起了微服务架构领域那句经典名言：“分布式单体是比单体应用更糟糕的架构”。
在传统的微服务开发中，我们靠架构师的智慧和团队间的紧密协作来确保服务的高内聚、低耦合。但在Vibe Coding时代，当AI成为主要的代码生成者时，这种平衡该如何维持？
在我看来，问题的根源在于我们仍然在用“代码思维”指导AI。我们给AI的提示词往往是“写一个用户服务”、“生成订单处理模块”，却没有告诉AI这些服务应该如何协作、彼此间的边界在哪里。这就好比让一个不了解城市规划的建筑师去设计城市，每个建筑单独看都很漂亮，但组合在一起就成了交通噩梦。
那么，Vibe Coding应该如何解决这个问题？关键在于从“代码解耦”转向“意图解耦”。
首先，我们需要为AI定义清晰的“能力契约”。这不是传统意义上的API文档，而是更高层次的意图描述。比如，与其说“生成用户服务”，不如说：“这个服务负责用户生命周期管理，需要提供注册、登录、信息查询能力，但不能直接访问订单数据，所有跨领域操作必须通过事件驱动完成”。这样的描述让AI在生成代码时就有了明确的边界意识。
其次，我强烈建议采用“自底向上”的服务定义方法。先让AI生成最小化的能力单元，然后再由AI根据业务需求将这些单元组装成服务。这就像玩乐高积木——先有标准化的基础模块，再根据图纸搭建复杂结构。在这个过程中，人类开发者的角色从“代码编写者”转变为“意图定义者”和“组装规则制定者”。
亚马逊的“两个披萨团队”原则在这里给了我很大启发。每个微服务应该小到能够被一个两个披萨就能喂饱的团队完全理解和管理。在Vibe Coding中，这个原则可以演变为“单一意图原则”——每个服务应该专注于一个明确的业务意图，而且这个意图要简单到AI能够完全理解并在生成代码时保持专注。
但这里有个陷阱：过度解耦。我曾经见过一个项目，为了追求极致的解耦，把原本简单的用户查询拆成了三个服务，结果性能下降了70%。Vibe Coding不是要把所有东西都拆开，而是要在内聚和耦合之间找到最佳平衡点。这个平衡点的判断标准是什么？我认为是“变更成本”。如果修改一个功能需要同时改动多个服务，说明耦合度太高；如果一个服务的内部修改频繁影响到其他服务，说明内聚度不够。
在实际操作中，我总结了一套“三层提示词”方法：第一层是业务意图描述，定义服务要解决什么问题；第二层是架构约束，明确服务的边界和协作方式；第三层是实现规范，包括技术栈选择、代码风格等。通过这种分层的方式，AI在生成代码时就有了清晰的指导原则。
举个例子，当我们要开发电商系统的库存服务时，给AI的提示词可能是这样的：“这是一个库存管理服务，需要支持库存查询、扣减、回滚操作。它不能直接调用订单服务，所有库存变更必须通过事件通知其他服务。使用Redis作为缓存，MySQL作为持久化存储……”这样的描述既明确了服务的职责范围，也规定了与其他服务的协作方式。
不过，我也要提醒大家，Vibe Coding不是银弹。AI生成的代码质量很大程度上取决于我们提供的提示词质量。就像著名的“垃圾进，垃圾出”原则，如果我们的意图描述模糊不清，AI生成的服务自然也会边界模糊、职责混乱。
在微服务架构演进的历史上，我们经历了从单体到微服务，再到服务网格的变革。现在，我们正站在一个新的转折点：从人工设计的微服务到AI组装的意图服务。这个转变不仅仅是技术层面的，更是思维方式的重构。
想想看，当每个微服务都源于清晰的业务意图，当服务间的协作都基于明确的契约，当整个系统能够通过调整意图描述来自动重构和优化——这样的架构不就是我们一直追求的理想状态吗？
那么，你现在准备如何用Vibe Coding重构你的微服务架构？是继续让AI盲目生成代码，还是开始认真思考每个服务背后的业务意图？这个选择，可能决定了你未来几年的架构演化路径。