软考高级架构师考试后的一个感受

约 5 分钟阅读发布于 2026/5/24

2026年5月24日 · 约 5 分钟阅读

昨天，也就是 2026 年 5 月 23 日，去参加了软考高级系统架构设计师考试。

考完之后最明显的感受是：这类考试真的在越来越快地贴近新的技术趋势。以前提到架构，更多想到的是分层、缓存、消息队列、高并发、数据库、微服务这些传统工程问题；但这次做题时，AI、模型、多模态这些内容已经很自然地出现在题目里了。

这种感觉还挺直接的。

不是那种“AI 作为热点，被强行塞进试卷”的感觉，而是它开始变成架构师应该了解的背景知识之一。

选择题：整体还可以

上午选择题做下来，感觉整体还可以。

时间上比较充裕，没有那种一路卡住、最后疯狂赶题的感觉。很多题还是围绕软件工程、架构设计、数据库、网络、安全、项目管理这些基础内容展开，只要平时有积累，大多数题都能比较顺地往下做。

比较有意思的是，题型很快就来到了 AI 和模型相关内容。

印象里有一道和 Transformer 相关的题，也有一道涉及多模态的题。看到这些题的时候，会明显感觉到考试范围已经不只是传统软件架构知识了。

这其实也合理。

现在很多系统已经不只是“业务系统 + 数据库 + 缓存 + 接口”这么简单。越来越多项目会接入大模型能力，可能涉及文本生成、向量检索、多模态理解、智能测试、智能客服、知识库问答等场景。

架构师如果完全不了解这些内容，后面做系统设计时确实会越来越吃力。

案例题：对我来说还是有难度

案例题对我来说还是有一些难。

选择题更多是知识点识别和判断，案例题则更像是把知识放进一个具体场景里，让你分析系统问题、补全架构设计、选择方案、说明理由。

这个部分很考验表达能力，也考验对架构方法的熟练程度。

有时候不是完全不知道，而是知道一些点，但要在有限时间里组织成比较完整、规范、有条理的答案，并不容易。

这也提醒我，备考不能只停留在“看过概念”。案例题需要练的是：

能不能看懂业务场景。
能不能识别系统中的关键矛盾。
能不能把架构方案和问题对应起来。
能不能用比较规范的语言写出答案。

这和实际做架构也很像。真实工作里，知道某个技术名词没有太大意义，关键还是能不能把它放到合适的系统问题里。

AI 含量越来越高

这次考试让我比较在意的一点，是 AI 相关内容的出现频率。

选择题里出现了 Transformer、多模态，论文题里也直接出现了“向量数据库”和“多模态大模型在移动智能测试框架中的应用”。

这说明考试已经不只是把 AI 当成一个新名词，而是在尝试把它放进架构设计语境里。

比如向量数据库不是单独存在的知识点，它背后对应的是：

文本向量化。
相似度检索。
RAG 检索增强生成。
知识库问答。
语义搜索。
大模型应用的数据底座。

多模态大模型也不是简单知道“能处理图片和文本”就够了。它进入移动智能测试框架时，可能会涉及：

UI 截图理解。
测试步骤生成。
异常页面识别。
测试用例自动补全。
文本、图像、操作行为的联合分析。

这些东西已经开始和软件工程、测试框架、系统架构结合起来了。

论文题：四个方向都挺有代表性

这次论文题是四选一，题目大概是：

六边形架构设计。
向量数据库。
论高并发系统设计。
论多模态大模型在移动智能测试框架中的应用。

这四个题其实很有代表性。

六边形架构偏架构思想，重点是领域逻辑和外部依赖的隔离。

高并发系统设计是传统架构高频题，缓存、限流、削峰、异步、分库分表、读写分离、降级熔断这些内容都能展开。

向量数据库和多模态大模型则明显代表新趋势，考察的是架构师能不能把 AI 相关能力纳入系统设计。

如果从稳妥角度看，高并发系统设计可能是很多人比较熟悉的方向。它素材多、案例多，也比较容易结合实际项目经验展开。

但从趋势角度看，向量数据库和多模态大模型这两个题很值得重视。

它们释放了一个信号：以后软考高级架构师可能会越来越多地考察 AI 时代下的软件架构能力。

考完之后的想法

这次考完，最大的感受不是某一道题难不难，而是知识体系真的需要更新。

传统架构能力还是基础。数据库、缓存、消息队列、微服务、高并发、安全、可用性、可扩展性，这些东西不会过时。

但只靠这些已经不够了。

现在还要补上大模型相关的工程知识：

Transformer 的基本概念。
向量数据库和语义检索。
RAG 应用架构。
多模态模型的输入输出方式。
AI 能力如何接入现有业务系统。
模型服务的成本、延迟、稳定性和安全边界。

这些内容不一定都要学到算法研究层面，但作为架构师，至少要知道它们能做什么、不能做什么、适合放在系统里的哪个位置、会带来哪些工程风险。

小结

这次软考高级架构师考试给我的一个提醒是：

架构师的知识边界正在被 AI 拉宽。

选择题里出现 Transformer 和多模态，论文题里出现向量数据库和多模态大模型，这些都说明 AI 已经逐渐进入软件架构的主干知识里。

对我来说，选择题感觉还可以，案例题仍然需要继续练。更重要的是，后面复习和学习时，不能只看传统架构内容，也要把 AI 工程化、大模型应用架构、向量检索和多模态场景补起来。

考试只是一个节点。

真正值得记录的，是它让我看到技术趋势已经走到试卷上了。