JetBrains AI账单每月烧掉数百万美元，首批成本控制措施出炉
JetBrains在2025年第一季度财报电话会上透露，其AI驱动的开发工具每月烧掉数百万美元，迫使公司推出首批成本控制措施。这些措施包括限制AI请求频率、优化模型调用策略，并计划推出按量付费的AI功能。 AI支出失控：JetBrains的账单有多高？ JetBrains没有公布具体……
MQTT 只是入口：AI Agent 时代，IoT 平台要沉淀这五类资产
这组文章从 MQTT 写起。 设备消息进入平台后，我们陆续讨论了事件语义、设备说明书、异常处置、上下文、执行责任和云边分工。还有一个问题没有回答：这些能力最后会在 IoT 平台里留下什么？ 可以从一次平台迁移说起。 一家企业准备更换用了多年的 IoT 平台。MQTT、Modbus、OPC UA 都能重新接入，网关配置……
Multi-Agent 系统：架构设计、工程权衡与LangGraph 实现
目录 背景：单体 LLM 的认知边界与 Multi-Agent 的哲学起源 核心架构模式：拓扑选型与通信设计 LangGraph 技术实现：图、状态与记忆 行业落地：代码审查流水线的深度解构 生态演进：协议、治理与可观测性 1. 背景：单体 LLM 的认知边界与 Multi-Agent 的哲学起源 1.1 单体 LLM 的失败模式：不只是工程问题 讨论 Multi-Agent 的必要性，通常从"上下文窗口太……
RAG文档处理与切分策略：6种分块方式对比，80_的检索问题从这里解决
上一篇我说过，80%的RAG项目问题出在检索和文档处理，而其中又有40%直接出在切分环节。你可能不信——切分不就是按字符数切嘛，能有多大事？ 我之前帮一个团队做法律知识库，他们用的固定512字符切分，结果一份合同里的"甲方权利"和"甲方义务"……
RAG检索增强生成全解析：从Naive到Advanced，搞懂知识库问答的核心逻辑
你有没有遇到过这种情况：让大模型回答公司内部文档的问题，它要么编答案，要么说"我不清楚"？你花了几万块买的GPT-4 API，结果在业务场景里跟个摆设一样。 这就是大模型的两个致命缺陷：幻觉（一本正经胡说八道）和知识截止（不知道训练之后发生的事）。RAG（Retr……
Spring AI 2.0 升级即编译报错？9 个破坏性变更逐个拆解，附完整迁移代码
Spring AI 2.0 升级即编译报错？9 个破坏性变更逐个拆解，附完整迁移代码 2026 年 6 月 12 日 Spring AI 2.0.0 GA 发布，基线从 Boot 3.5 一路跳到 Boot 4 + Framework 7 + Jackson 3。昨天（8 月 20 日），CSDN 一篇深度迁移指南刷屏技术圈，同日 JeecgBoot v3.9.3 宣布全面适配 Spring Boot 4。Java AI 生态正在经历一次"换底子"式大升级——你的项目……
Spring AI 2.0 正式落地，JAVA程序员转型AI的最佳选择
Spring AI 2.0.0 GA 终于发布了。从“能用”到“好用”，Java 在 AI 领域的开发也进入工程化时代。究竟什么是Spring AI ？Spring AI 2.0 有哪些变化？今天就和大家一起梳理Spring AI 2.0 的 核心变化。 看过我之前文章的朋友应该清楚，之前的Spring AI 实战系列文章都是基于 Spring AI 1.x 写的。后续我的整套 Spring……
Spring AI 2.0 组合式 Tool Calling 架构实战，多工具编排不再卡壳
你的 AI 应用想让大模型一次调用"查库存 + 算价格 + 下订单"三个函数，却发现工具多了就乱套、报错无从下手、上下文越塞越糊。本文用 Spring AI 2.0 的可组合 Tool Calling 架构，解决多工具场景下的编排混乱、结果冲突和自反馈缺失问题。带你从手写 @Tool 注解，到把多个工具组合成带自反馈循环的 Agentic 管道，全……
Spring AI Alibaba 记忆持久化到 Redis 实战指南
Spring AI Alibaba 记忆持久化到 Redis 实战指南 基于 Spring AI Alibaba 1.1.2.0，实现 Agent 短期记忆的 Redis 持久化，解决多轮对话中的上下文管理与状态恢复问题。 Spring AI Alibaba 记忆（Memory）机制详解与完整实战指南： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/162238591 上述会话记忆基于内存实现，下面基于redis实现。 一、引言 在构建智能对话 Agent 时，记忆能力是核心功能之一。Sp……
万字详解：AI Agent 系统架构设计
设计主动智能系统（一）：智能体架构 架构概览 主动智能系统在三个逻辑层面上运作： 工具层 、 推理层 和 行动层 。 每一层在使智能体能够有效检索、处理和行动信息方面都扮演着特定角色。 理解这些层之间的交互对于设计功能性和可扩展的系统至关重要。 工具层： 系统的基础。 此层与外部数据源和服务交互，包括 AP……
