AI Agent入门实战第2篇，ReAct范式深度解析--从“会说话的AI”到“会思考、会动手的AI”
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二课 写在前面 第一天的课程，我们创建了第一个AI Agent——一位“智能心理咨询师”。它能够根据我们设定的角色和指令，给出专业、有温度的回应。 但有一个问题：它只能“说”，不能“做”。 如果用户问：“明天杭州天气怎么样，帮我……
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AI Agent入门实战第3篇，Spring AI Alibaba多Agent模式深度解析--从“单兵作战”到“团队协作”
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第三课 写在前面 前两天的课程，我们学会了创建单个Agent，也理解了ReAct范式如何让Agent具备“思考-行动-观察”的自主推理能力。 但有一个问题始终没有解决：一个Agent真的能搞定所有事吗？ 想象一下：让一个人同时做……
AI Agent入门实战第6篇--收官之作！6天从零构建第一个完整Agent应用，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——第六课 写在前面 六天前，我们从“什么是AI Agent”开始，一步步走到了今天。 这六天，我们学了什么？ 第一天：理解AI Agent与Chatbot的本质区别，搭建开发环境，创建了第一个Agent——一位“智能心理咨询师”。 第二……
Spring AI 2.0 入门：20 分钟写出第一个 AI 应用
摘要：Java 程序员想接大模型，别自己写 HTTP 请求了——Spring AI 2.0 让这一切像写 CRUD 一样简单，还能让 AI 用上你的业务工具 前阵子朋友问我： “我想在项目里接个大模型做个智能客服，是不是得自己用 HttpClient 调 OpenAI 的 API？还要处理流式响应、JSON 解析、多轮对话上下文……想想就头大。&rd……
Spring AI 2.0 实战：从 ChatClient 到让 AI 调用你的代码
摘要：ChatClient 怎么用、多模型怎么配、上下文怎么记、怎么让 AI 调你的代码——Spring AI 2.0 官方能力一条线串起来，看完就能动手 上一篇文章我写 Spring AI 2.0 入门，有人可能问： “跑通了，但只会 chatClient.prompt().call() 这一招。多模型怎么配？对话怎么记住上下文？让 AI 调我的业务方法怎么搞？能不能串起……
本体智能体实战设计指南：从0到1搭建企业级可信Agent（工程落地版）
本体智能体实战设计指南：从0到1搭建企业级可信Agent（工程落地版） 本文为《本体智能体》系列实战篇 上篇科普：告别AI幻觉！本体智能体：企业级可信AI的新一代底座 标签：#本体智能体 #可信AI #本体工程 #AI智能体落地 #知识图谱 很多团队看懂了本体智能体的价值，却卡在落地环节： 先开发……
【AI实战项目】基于SpringAI+MCP的AI Agent岗位匹配与求职规划系统
大家好，我是武哥。今天给大家分享一个纯手撸原创的AI项目实战教程：AI Agent岗位匹配与求职规划系统。本项目提供完整的源码+SQL+配套喂饭级学习教程+配套面试文档。这属于我前面发的AI时代计算机小白学习路线里面的AI实战部分，感兴趣的小伙伴可以看下完整学习路线。 【保姆级】AI……
【保姆级】AI时代计算机小白学习路线，附xmind思维导图，建议收藏！
一张思维导图 + 三个阶段，从啥也不会，到能独立做全栈项目，再到会开发 AI 应用。文末有完整思维导图。 01 先泼一盆冷水：AI 时代最大的坑 最近刷到太多这样的视频： “AI 时代不用学编程了，会用 AI 写代码就行！” 如果你信了，我劝你冷静一下，换位思考一个问题——假如你是老板，你会招一个&qu……
6期｜Plan-and-Execute 落地：用 Spring AI 搭一个「维修工单编排 Agent」，让它像售后经理一样「开单→派工→执行→质检」
上一期我用 ReAct 模式搭了一个诊断 Agent，它能像老 SA 一样「听→想→查→下结论」走一步看一步。但售后经理管车间，从来不是走一步看一步——而是先把工单开好、工时配件工位一次规划到位，再派下去执行。今天就把这套「先想好再干」的 Plan-and-Execute 模式写成代码。 一、开篇：ReAct 能诊断，但能管车间吗？ 第5……
Agent 记忆系统：架构、设计与LangChain 实践
Agent 记忆系统：架构、设计与LangChain 实践 一、背景：为什么 Agent 需要记忆系统？ 1.1 问题的根源：LLM 的无状态本质 大语言模型（LLM）本质上是一个无状态函数：给定一段输入 Prompt，输出一段文本。它不具备跨会话的持久记忆，每次调用都从零开始。这在单轮问答场景下问题不大，但当我们把 LLM……
