JAVA AI智能体——3 AIService

最新推荐文章于 2025-08-05 17:34:52 发布
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分类专栏： java及Linux相关教程 文章标签： java 开发语言
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1、什么是AIService

AIService 使用面向接口和动态代理的方式完成程序的编写，更灵活的实现高级功能。

1.1、链 Chain（旧版）

链的概念源自 Python 中的 LangChain 。其理念是针对每个常见的用例都设置一条链，比如聊天机器人、
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SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解
congge
07-27 8125
SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 使用详解
JAVA AI智能体——1 入门
qq_30895747的博客
07-13 83
LangChain4j 的目标是简化将大语言模型（LLM - Large Language Model）集成到 Java 应用程序中的过程。
SpringBoot集成LangChain4j(二)AiService进行功能增强
m0_74127685的博客
05-03 803
我们提出了另一种为 Java 量身定制的解决方案，称为 AI 服务。其思想是将与 LLM 和其他组件交互的复杂性隐藏在简单的 API 后面。AiService有两种使用方式，一种是注解型，一种装配型这些博客均为博主学习过程中的一些学习心得，欢迎大家进行纠错，接下来会继续带来一些有关LangChain4j的相关内容，也在学习这方面的内容，如有希望交流可以添加QQ:2720289676。
Java对接AI大模型（一）【Langchain4j】
m0_65013257的博客
12-01 5465
随着AI大模型技术的升起,人们越来越感觉到生活上的便捷以及人机对话照进现实.什么是大模型呢?大模型（Large Model），通常是指参数量非常庞大的深度学习模型，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域中，模型参数数量达到数十亿甚至数千亿的规模。为了弥补Java在AI领域的工具短板,现在市面上出现了几款针对Java的AI开发工具.
LangChain4j +DeepSeek大模型应用开发——3 人工智能服务 AIService
欢迎来到空说的博客
04-28 548
AIService使用面向接口和动态代理的方式完成程序的编写，更灵活的实现高级功能。在LangChain4j中我们使用AIService完成复杂操作。底层组件将由AIService进行组装。为大语言模型格式化输入内容解析大语言模型的输出结果聊天记忆 Chat memory工具 Tools检索增强生成 RAG。
SpringBoot手把手搭建大模型应用开发企业级项目–【第四篇：java中的人工智能服务AIService】
xue_mall的博客
05-11 57
本文介绍了LangChain4j中的AIService功能。AIService通过面向接口和动态代理方式实现高级AI功能，包括格式化输入、解析输出、记忆管理、工具调用和RAG等。文章详细展示了代码实现过程：首先引入依赖，创建带@AiService注解的接口，然后通过AiServices.create()或自动注入方式获取代理实例。测试用例演示了与千问模型的交互，并解释了AIService的工作原理——通过代理对象完成输入输出的自动转换。项目已开源在Gitee平台。
Java大模型开发入门 (11/15)：让AI自主行动 - 初探LangChain4j中的智能体（Agents）
程序员阿超的博客
06-14 601
本文是 “Java大模型开发入门” 系列的第十一篇，标志着我们从构建被动的问答系统，迈向了创建能主动执行任务的AI智能体（Agent）。文章首先通过生动的类比，阐释了智能体与普通聊天机器人的核心区别：即前者具备思考、选择并使用工具的能力。接着，我们深入剖析了现代大语言模型（如gpt-4o-mini）的“工具调用（Tool Calling）”功能，这正是实现智能体的技术基石。 本文的核心实战部分，详细演示了如何在LangChain4j中定义一个“工具”——一个带有@Tool注解的普通Java方法。我们通过创
Spring AI介绍：Java开发者迈向智能应用的新利器
superfreeman的专栏
07-05 747
摘要： Spring AI是Spring生态推出的全新AI应用框架，旨在简化Java开发者构建AI驱动的应用。它提供统一编程模型，支持集成OpenAI、Hugging Face等主流AI模型，强调可移植性、模块化和POJO设计理念。通过自动配置ChatClient等组件，开发者仅需简单依赖注入即可调用AI能力，如示例代码所示，实现提示交互与业务逻辑的无缝结合。Spring AI降低了AI开发门槛，成为连接企业数据与AI模型的桥梁，为Java生态开启智能应用开发新篇章。
LangChain4j（8）——AI Services基本使用1
weixin_43886636的博客
04-12 1099
之前的文章中，我们的案例使用的是LangChian4j中提供的Low Level API，这种级别的API使用灵活，但是各种对象之间关联起来相对比较麻烦。LangChain4j中还提供了High Level API，AI Services就属于High Level API。AI Services通过实现对自定义接口的代理对象，内部隐藏了诸多实现细节，可以使开发者更多的关注业务细节。AI Service提供了对格式化输入和输出转换的常规操作，而且还支持Chat Memory、工具调用、RAG等。
第6章:基于LangChain如何开发Agents，附带客户支持智能体示例
Hank的专栏
02-20 1104
大多数基本的“代理”功能可以通过高层次的 AI Service 和 Tool APIs 构建。ChatLanguageModel（聊天语言模型）ToolSpecification（工具规范）ChatMemory（聊天记忆）本文简要介绍了 LangChain4j 中的“代理”概念，并提供了构建代理的两种方法：使用高层次的 AI Service 和 Tool APIs，或者使用低层次的 ChatLanguageModel、ToolSpecification 和 ChatMemory API。
6. LangChain4j 基于RAG实现一套企业智能客服系统
gorgor在码农
07-17 2530
LLM的知识仅限于它所训练的数据。如果你想让 LLM 了解特定领域的知识或专有数据，你可以使用 RAG。什么是RAG？简而言之，RAG(检索增强生成) 是从数据中查找和注入相关信息的方法 再将其发送到 LLM 之前添加到提示符中。这样，LLM将获得相关信息，并能够使用这些信息进行回复， 这应该会降低幻觉的可能性。再简单一点，就是用户输入问题时, 我们先从我们的知识库查看答案， 再把用户输的问题和我们知识库的答案，一起发送给大模型，让大模型根据我们的答案回复用户问题。
AI能力开放平台：基于微服务的API网关设计与实现
AI天才研究院
06-17 918
当企业将图像识别、智能对话、预测分析等AI能力封装成API对外开放时，如何高效管理成百上千个微服务接口？如何保障高并发下的稳定性？如何平衡安全与性能？本文将以"AI能力开放平台"为场景，从微服务架构与API网关的协同设计出发，通过生活化比喻、技术原理解析、代码示例和实际案例，系统讲解基于微服务的API网关设计逻辑与实现要点，帮助技术团队构建可靠的AI能力开放中枢。
JVM 01 运行区域
2301_79308687的博客
08-02 1096
虚拟机隐藏平台差异，解决不同平台代码运行结果不一致问题，实现，实现用户代码跨平台。它本身是一个操作系统上的应用程序，将字节码文件翻译成特定机器的机器码。
Flash循环存储的地址回绕处理：跨边界写入的三种实现方案
最新发布
u010360138的博客
08-05 597
本文介绍了三种实现Flash循环存储地址计算的方法：1）条件判断法通过显式判断是否溢出实现地址回绕，逻辑清晰通用性强；2）模运算法利用取模运算自动处理地址回绕，代码简洁；3）位掩码法在存储区大小为2的幂时使用位与运算替代模运算，性能最优。三种方法功能等效但各有特点，选择时应考虑存储区特性、性能需求和代码可读性。关键注意事项包括写入延迟、地址有效性检查和边界条件处理。
mybatis-plus动态数据源
qq_62408075的博客
08-01 217
不同于mybatis动态数据，mybatisplus自带很多查询方法。
YAML文件
2301_80251684的博客
08-04 230
YAML是一种数据序列化格式，常用于配置文件、数据交换和存储。其设计目标是简洁易读，同时支持复杂数据结构。
Mybatis学习之特殊SQL的执行（六）
PP东博客
08-05 308
{ids}不推荐使用，因为这边会自动添加单引号，变成 delete from t_user where id in (‘9,10’)。上述三种方式，推荐是哟第二第三种。Java的Mapper接口。Java的Mapper接口。Java的Mapper接口。Java的Mapper接口。Mapper.xml文件。Mapper.xml文件。Mapper.xml文件。Mapper.xml文件。
从源码角度分析导致 JVM 内存泄露的 ThreadLocal
m0_60963435的博客
08-03 900
摘要： ThreadLocal用于实现线程局部变量，解决多线程环境下变量共享问题。在Spring事务管理中，ThreadLocal确保同一线程内的数据库连接保持一致，避免事务失效。其核心原理是为每个线程维护独立的变量副本，通过ThreadLocalMap存储，键为ThreadLocal实例，值为用户数据。ThreadLocalMap采用线性探测法解决哈希冲突。 ThreadLocal可能引发内存泄漏问题，主要因ThreadLocalMap的键为弱引用，但值仍为强引用。若线程长期存活，可能导致值无法回收。建议
Java32：综合项目：微头条管理系统
zzx_nihao的博客
08-03 1022
INSERT INTO `news_user` (uid,username,user_pwd,nick_name) VALUES (1, 'zhangsan', 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', '张三');INSERT INTO `news_user` (uid,username,user_pwd,nick_name) VALUES (2, 'lisi', 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', '李四');//防全局修改和删除。
最近的重大智能体更新
05-10
### 近期智能体技术或框架的更新内容 近年来，智能体技术及其相关框架得到了快速发展，多个主流框架均发布了重要更新以增强其功能性和适用范围。以下是几个主要智能体框架的最新动态： #### Langchain 更新 Langchain 的最新版本引入了更先进的自然语言处理模块，显著提升了模型的知识整合能力与推理效率[^1]。新特性包括支持多模态数据输入（如图像和音频），并增强了对实时对话场景的支持。此外，该框架还改进了分布式训练机制，允许开发者更容易地扩展到大规模集群环境。 #### Motia 框架进展 Motia 最近发布了一个全新的图形化调试工具，极大地简化了开发者在构建复杂 AI 流程中的工作量[^2]。此工具提供了直观的操作界面，让用户可以通过拖拽组件来设计自己的智能体逻辑链路，从而减少了手动编码的时间消耗。同时，在性能方面也进行了多项优化，特别是在高并发请求下的响应速度有所提高。 #### Swarms 多智能体协作框架升级 Swarms 推出了基于区块链技术的安全通信协议，用于保护不同节点间的数据交换过程免受攻击威胁[^3]。这一改动不仅加强了系统的整体安全性，也为金融行业等敏感领域打开了大门。另外值得注意的是，新版增加了对于异构硬件平台的支持程度——即使是在资源受限设备上也能流畅运行大型项目。 #### Kubernetes 中 Java-Python 跨语言集成方案改进 针对 Kubernetes 集群内的混合编程需求,CrewAI 提供了一种新颖的方法论,即不借助额外网关服务(例如 FastAPI),而是直接通过内部消息队列完成跨进程调用[^4].这种方法有效降低了延迟时间的同时保持良好的稳定性. ```java // Example of using CrewAI within a Java service to interact with Python components. public class AIService { public String processRequest(String input){ // Direct communication without intermediate layer like FastAPI var result = CrewAIClient.sendToPythonComponent(input); return postProcess(result); } } ``` 以上就是关于当前几种流行智能体技术和它们各自最新的改进要点概述。可以看出这些进步都在朝着让整个生态系统变得更加开放兼容以及易于维护的方向前进。
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