设计算法时需要考虑以下关键因素：
正确性：
算法必须能够正确解决问题，对合法输入产生满足要求的输出，对非法输入产生合适的错误处理或说明。
可读性：
算法应该易于理解和阅读，使用有意义的变量和函数名，添加适当的注释，以便他人能够容易地理解和使用。
健壮性 （鲁棒性）：算法应该能够处理各种异常情况，包括无效的输入、边界条件等，并优雅地处理这些情况，避免程序崩溃或产生错误的结果。
高效率与低存储量：
算法应该具备较高的时间效率和较低的空间复杂度，以适应大规模数据处理和有限的资源环境。
可扩展性：
算法应该能够适应不同规模的输入和更大的问题，通过使用合适的数据结构和算法思想提高扩展性。
可维护性：
算法应该易于维护和修改，通过模块化的设计和合适的注释，方便进行算法的调试、改进和更新。
可测试性：
算法应该易于测试，编写有效的测试用例，覆盖算法的各种情况和边界条件，以确保算法的正确性和性能。
平衡性：
在算法设计中，要在时间复杂度和空间复杂度之间寻找平衡，以达到最佳的性能。
问题定义与目标设定：
明确问题的具体需求、目标以及预期效果，理解项目的商业价值、应用场景、性能指标以及技术挑战。
算法选择与模型构建：
根据问题的特点和数据特性选择合适的算法，设计合适的模型结构，选择合适的激活函数、优化算法和损失函数等。
伦理与责任：
在AI算法系统设计与算法建模过程中，需要关注伦理和社会责任问题，确保算法的公平性、透明性和可解释性。
这些因素共同决定了算法的设计质量及其在实际应用中的表现。