Visualforce vs Lightning

AI编排实战:MuleSoft+LangChain双引擎企业级集成方案 AI编排(AI Orchestration)是企业将大语言模型与ERP、CRM等核心业务系统深度协同的关键工程范式,其本质在于实现智能流转而非简单数据搬运。它通过统一语义建模、动态工作流调度与安全可控的系统连接,解决模型‘怎么选’、数据‘怎么来’、结果‘怎么回’三大刚性问题。技术上需兼顾企业级治理能力(如OAuth2.0全生命周期管理、字段级脱敏、熔断限流)与AI逻辑敏捷性(如Prompt工程、RAG检索、结构化生成),典型落地依赖MuleSoft提供稳定系统集成底座,LangChain支撑可插拔AI工作流 阅读详情

导语:
很多人在最初构建系统的时候都会有疑惑,这个系统的画面用VF好呢还是Lightning好呢。VF画面和Lightinng画面到底有哪些区别?
这篇文章就是想要解释这个问题,但是因为水平有限所以只能说尽力。
Lightning仍然在不停的完善中,仍然没有达到完善的地步,与其说Lighting没有达到完善的地步,不如说SFDC本身也是在不停的完善中,这种始终处于不满和发展中的状态,才是万事万物最根本的状态。
随着网络和移动设备的不断更新换代,Salesforce系统也需要支持不同设备,不同网络的需求,同时画面的多样性同样变得越来越重要。
例如现在的画面的校验往往都是客户端直接返回结果很少能看见需要刷新一下画面才能看到,
我个人的理解Salesforce就是为了解决这个问题所以研发出来了Lightning这个框架。

Visualforce

VF是以画面为中心,我们要在一个画面上完成数据的操作,从而反应到DB里边去,但是他的画面十分单调,渲染起来十分困难,因为他依赖于服务器端的相应,往往使用起来比较慢而且加载过多东西还会崩掉。
UI Generation
	服务器端-客户端

Workflow
用户发送请求
服务器端处理画面请求生成HTML返回给客户端的浏览器
浏览器显示HTML
客户操作画面提交之后回到第一步
Advantages
真实可靠
容易实现,开发迅速
可以很容易的把大的Application拆分成小的画面
所有资源与Metadata整合
Disadvantages
客户交互有限
有延迟
Continue using Visualforce
- 当开发一个以画面为中心的,并且有少量的交互的画面的时候
- 如果你决定使用第三方前端框架(AngularJS or React )的时候(VF可以当作容器)
- 如果你的客户用的一直是Classic版本的话
- 如果要用使用不用授权可以访问网页的时候(Lightning暂时不支持这个访问)

AI编排实战:MuleSoft+LangChain双引擎架构设计与落地 AI编排(AI Orchestration)是企业打通数据孤岛、连接大模型能力的关键技术范式,其核心在于将异构系统调用、安全治理与语义推理分层解耦。原理上,它通过API中枢统一调度数据流,再交由AI原生框架完成多跳推理与内容生成,从而实现从‘能做’到‘该做’的能力边界划分。技术价值体现在保障时序一致性、字段级脱敏、错误传播对齐等工程鲁棒性,支撑销售风控、智能客服、设备预测性维护等高价值场景。本文聚焦MuleSoft与LangChain协同落地的真实产线细节,涵盖DataWeave数据融合、OAuth鉴权链路 阅读详情

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学得必教-Salesforce
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