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RSS订阅原创 Spring AI + LangChain4j 工业 AI 工程化预研，沉淀可复用能源行业 Agent 组件
本文记录了能源行业AI工程化落地的实战预研：基于Spring AI与LangChain4j双引擎架构，构建可复用的Agent组件体系。针对数据异构、安全高要求、可审计与跨场景复用难题，设计分层架构——以Spring AI实现模型统一接入与可观测性，LangChain4j支撑高级RAG与Agent编排。核心组件包括多源检索RAG、工具调用规范、安全护轨等，支持风电、油田等多场景快速复用，显著提升系统可靠性与开发效率。
2026-10-12 20:14:14
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原创 RAG + Function Calling + 工作流：大模型在B端商家经营场景的落地避坑指南
在B端商家经营场景中，RAG+Function Calling+工作流的组合落地需警惕三大陷阱：RAG不能替代数据查询，应聚焦非结构化知识；混合检索（向量+BM25）提升精准度；必须设置拒答机制防止幻觉。Function Calling需避免让LLM“规划”，而应由确定性代码层校验参数与调用逻辑，确保操作可靠。三者协同，方能实现AI从“知道”到“做到”再到“做对”的闭环。
2026-09-27 08:23:25
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原创 拆解智能体 Manager/Worker 架构：构建支持多渠道通信的 LLM 运行时
单 Agent 难以支撑生产环境，因任务过载导致上下文稀释与指令冲突。本文提出基于 Manager/Worker 架构的多智能体运行时，通过职责分离实现高效调度：Manager 负责任务规划与状态管理，Worker 专注执行；结合多渠道通信层，采用适配器模式与统一消息模型，实现跨平台消息无缝接入；路由机制支持账号级与渠道级分流，会话上下文隔离保障独立性；最终构建可扩展、高可用的生产级 LLM 多 Agent 系统。
2026-09-23 15:02:27
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原创 AI时代全栈开发指南：基于Java/Go/Python构建B端Agent的最佳实践
2026年，AI Agent加速落地企业核心场景，但通用框架在生产中面临确定性、状态管理、跨语言协同等工程挑战。本文从工程视角剖析Java（Spring AI、LangChain4j）、Go（CloudWeGo Eino）、Python（LangChain）三大生态的选型与实践，提出“Java业务底座+Python智能大脑”的双栈架构，通过REST/gRPC、消息队列、MCP协议实现跨语言协同，提供可落地的生产级Agent开发方案。
2026-09-23 10:21:53
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空空如也
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