AI Agent入门实战第14篇，第二阶段收官！14天从零构建完整智能Agent，Java开发者如何拿下AI应用开发？
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二阶段收官之篇 写在前面 14天前，我们从“什么是AI Agent”开始，踏上了这段旅程。 第一阶段（第1-6天），我们完成了“核心范式与架构篇”——从AI Agent的概念启蒙，到ReAct循环、多Agent协作、Graph工……
AI Agent入门实战第4篇，ReAct vs Plan-and-Execute，AI Agent的两种“思考方式”--从“一步一想”到“先全局规划”
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第四课 写在前面 前三天，我们学会了创建单Agent、理解ReAct循环、构建多Agent协作系统。 但有一个问题始终在困扰着许多开发者：ReAct Agent运行时，为什么经常“原地打转”？ 明明已经查过天气了，它又查一遍；明明……
AI Agent入门实战第5篇，Spring AI Alibaba Graph工作流编排入门--从“写代码”到“画流程”
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第五课 写在前面 前四天，我们学会了创建单Agent、理解ReAct循环、构建多Agent协作，还对比了ReAct和Plan-and-Execute两种架构模式。 但你有没有想过一个问题：这些Agent在底层到底是怎么“跑”起……
AI提效了，业务却没增长：组织为何接不住释放的生产力
一家零售企业引入AI客服后，客服人均处理量提升了3倍，但季度营收却原地踏步。这不是个例——许多公司发现，AI释放的生产力像水泼进漏桶，转瞬即逝。问题不在AI，而在组织根本接不住这些省下来的时间。 AI提效了，业务却没增长：一个普遍的悖论 上述零售企业的案例并非孤例。许多公司在部署AI……
知识图谱实战（一）：数据采集与实体关系抽取（完整代码）
知识图谱实战（一）：数据采集与实体关系抽取（完整代码） 从文档/网页里抽"实体和关系"，拼成三元组，这是知识图谱的原材料。这篇讲清楚：数据从哪来、怎么把文字变成 (头实体, 关系, 尾实体)，给一套完整可运行的抽取代码，并为 《知识图谱（二）Neo4j 构建》/《知识图谱……
Agentic Engineering：企业AI规模落地的实践路径
引言：AI Agent能处理80%的客户问询，但企业不敢让它独立处理剩余的20% 过去两年，从金融到制造，从零售到医疗，企业将AI Agent引入业务流程已从“探索尝鲜”变成“常态实践”。然而，一个尴尬的现实随之浮现——市场上有大量令人惊艳的Demo：一个Agent能自动处理客户退款，……
npm 默认封杀 postinstall 脚本：供应链安全的一次硬着陆
2025年3月，npm 官方宣布默认阻止 postinstall 脚本自动执行。这一决定直接回应了近年来愈演愈烈的供应链攻击——仅 2024 年就有超过 200 起通过 postinstall 脚本发起的恶意攻击事件。npm 的这一步，等于把过去默认信任的安装后执行机制，改成了默认怀疑。 postinstall 脚本：从便利到隐患 postinstall 脚本是 npm 包生命周期中的一环，在包安装完成……
SCADA、物联网IOT和MES之间的联系与区别
点击上方 MES百科 关注我们 e-works鼓励原创，如需投稿请参看首页“原创投稿”说明。 ✎导 读 比较SCADA与MES两者系统，SCADA在资料撷取与监控的强大效能，终究非MES所能全面取代，而就功能取向来看，MES最主要的作用仍在于管理，在自动化平台的资料流中，SCADA是属于资料……
Spring AI 多Agent攻防实战：从GPT-5.6-Cyber到自动化安全运营全指南
导语 随着 OpenAI GPT-5.6-Cyber 安全大模型落地，95%的中高级攻防任务已实现自动化。 但单一模型能力终究有限：漏洞探测不会研判、渗透不会溯源、告警不会处置。真正的企业级安全智能化，靠的不是“单模型开挂”，而是多智能体（Multi-Agent）协同作战。 今天这篇文章，我们基于 Spring AI 从零搭建一套多Agent……
企业AI中台，是“万能钥匙”还是“新的大坑”？
AI的上半场比的是算力和算法，下半场拼的是能不能在真实的业务土壤里扎根。 最近跟几个做数字化转型的朋友聊天，发现一个很有意思的矛盾：一边是老板天天催“AI必须上”，一边是技术团队愁眉苦脸说“落地难、重复造轮子、成本控不住”。很多企业把大模型买回来了，发现它在PPT里很酷，放到业务里……
