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原创 基于Spring AI实现DeepSeek-R1推理模型的推理过程内容获取
本文使用的spring ai版本是1.0.0-M6，由于业务需求，在调用公司部署的大模型(模型输出接口协议是openApi规范，非ollama平台部署方式因为它对deepseek-r1接口封装，思考过程内容整合到标准的content内容输出)deepseek-r1推理模型时，需要对思考过程展示。
2025-03-28 16:44:51
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原创 spring ai alibaba multi-agent之deepresearch终结篇
Spring AI Alibaba DeepResearch项目是基于Spring AI Alibaba Graph组件构建的多智能体应用，支持用户意图识别、多轮对话、记忆功能等。系统包含11个协作节点，每个节点代表一个智能体，实现任务规划、信息检索、数据处理等功能。关键节点包括协调节点（识别任务类型）、重写扩展节点（优化查询）、研究团队节点（并行执行研究者与编码任务）和报告节点（整合结果）。项目采用多模型配置、提示词工程、LLM反思机制等技术，支持RAG专业知识库和可视化报告输出。通过Graph工作流实现
2025-11-06 15:06:58
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原创 spring ai alibaba multi-agent之deepresearch二
该项目基于Spring AI Alibaba Graph组件开发了一个多智能体应用，支持用户意图识别、多轮对话、记忆存储和敏感词过滤等功能。核心组件PlannerNode负责任务分解，通过上下文判断能否直接生成报告或需要拆分子任务。系统采用严格的上下文评估标准，要求信息全面覆盖主题、具备足够深度和数量。任务分为需要网络搜索的研究步骤（数据收集）和不需要搜索的数据处理步骤（分析计算）。项目通过历史背景、当前状态、未来预测和利益相关者四个维度确保信息收集的全面性，为生成高质量报告提供支持。 项目地址：https
2025-10-31 16:04:08
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原创 spring ai alibaba multi-agent之deepresearch
该文介绍了基于Spring AI Alibaba Graph组件构建的多智能体应用DeepResearch。系统包含11个功能节点，如协调节点、重写扩展节点、背景调查节点等，支持意图识别、多轮对话、记忆功能和敏感词过滤。关键技术包括多模型配置、LLM反思机制、任务规划、RAG知识库等，可实现复杂任务分解和协同处理。项目将每个节点视为独立Agent，通过Graph图实现多智能体协作，支持任务分类、查询优化、数据分析和报告生成等完整工作流。
2025-10-29 17:38:09
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原创 spring ai alibab agent之ReactAgent深度解读
本文介绍了Agent模式及其核心组件，重点分析了ReAct框架的实现原理。在Spring AI Alibaba中，ReactAgent通过LlmNode和ToolNode两个关键节点构建循环执行机制，利用模型function call功能实现工具调用。使用时需注意：1) model client需禁用自动执行工具；2) 状态流转必须以"messages"为键；3) 通过消息追加实现节点间交互。核心think方法控制执行流程，模型根据上下文判断继续调用工具或终止任务。
2025-10-27 18:03:14
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原创 spring ai alibaba agent之ReflectAgent源码解读
【摘要】本文深入解读了Spring AI Alibaba中的ReflectAgent源码，重点分析了其设计原理和使用场景。文章首先推荐读者参考官方文档了解底层设计，然后通过流程图展示了ReflectAgent的工作流程。作者提供了官方示例代码，包括AssistantGraphNode和JudgeGraphNode两个核心节点的实现，演示了如何构建LLM节点、设置系统提示模板以及处理状态流转。这种Agent特别适合写作辅助、自然语言转SQL等场景，能够实现内容生成与反馈评估的闭环处理。
2025-10-23 17:55:54
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原创 基于Spring ai alibaba graph实现muti-agent实现原理分析
Spring AI Alibaba Graph 是一个面向 Java 开发者的工作流和多智能体框架，吸收了python 框架langchain(spring ai alibaba是在Spring ai框架做的扩展，Spring ai也是吸收了langchain设计 )、langGraph(srping ai alibaba graph是它的一个java版，官网有说明)。Spring AI Alibaba Graph专门用于构建由多个 AI 模型或步骤组成的复杂应用 。
2025-10-16 15:47:41
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原创 mcp协议详细剖析分解
MCP（模型上下文协议）是一种标准化的协议，它让 AI 大模型能够以一种有组织的方式和外部工具、资源进行互动。它支持多种传输方式，这样在不同的环境下都能灵活使用。
2025-04-29 11:46:03
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原创 spring ai mcp 进阶版
这编文章主要通过介绍mcp-client通过stdio通信方式跟mcp-server交互的流程，更加直观的理解mcp。mcp的stdio通信方式是本地机器进程直接的通信方式，所以意味着我们mcp-server也是需要在本机部署的，目前claude的claude-desktop应用只支持stdio方式。所以mcp-server部署在本地，一些需要联网使用工具也是可以访问，前提是需要在mcp-server实现，把这些映射出去。
2025-04-16 17:04:37
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原创 Spring AI 中的 MCP（Model Context Protocol）的使用方式与核心机制
本文主要解析了 Spring AI 中的 MCP（Model Context Protocol） 的使用方式与核心机制，通过一个完整的 Demo 详细展示了 MCP 如何帮助开发者在统一的上下文模型协议下，高效地组织和管理大语言模型（LLM）的调用流程。文章首先介绍了 MCP 的设计初衷与在 Spring AI 架构中的定位，强调其作为模型调用的上下文协议层，负责封装模型请求、响应、提示词（Prompt）、参数等上下文信息
2025-04-11 18:47:20
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原创 SpringCloud gateway 自定义请求的 httpClient
使用springCloudgateway时，为了提高服务的稳定性、可用性，有时需要自定义httpclient的一些配置，对其配置的理解也变得尤为重要。
2023-12-04 14:57:49
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原创 SpringBoot应用监控Actuator合理使用避免安全问题
使用springboot时，我们在开发环境或者生产环境上使用一些Actuator一些端点,如何做到安全暴露。
2023-11-06 16:25:50
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原创 springCloud gateway 获取skywalking的traceId
spring cloud gateway 底层采用的是响应式编程，线程模式不一样，skywalking提供基本方法获取traceId已经无法获取准确的id，基于skywalking对gateway插件的增强，利用Java反射获取。
2023-03-16 10:25:41
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原创 SpringCloudGateway Nacos+Knife4j api接口聚合
在微服务体系下，服务划分粒度的细致，导致多个微服务模块。在开发过程中，开发负责的模块不同，存在多个模块间的业务隔离，如果存在依赖关系，在各个模块做设计时能够更好的对依赖服务更好的了解，增加各个模块之间的了解。基于以上原因，需要对微服务的api统一的展示入口
2022-11-14 11:25:04
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原创 SpringCloud 整合nacos灰度发布方案
灰度发布已经常见应用版本更新的策略，灰度发布能够更好的完成版本更新，对影响范围做到可控，是现在常用的手段之一
2022-10-08 10:17:31
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原创 基于skywalking、es watcher 告警的webhook
为了线上服务的稳定性、可用性，引入skywalking 针对trace、metric可视化，EFK做日志可视化。基于业务层现在可视化信息，我们采用skywalking服务度量信息和日志系统中日志进行监控，从而达到对部署环境中实例运行状况进行监控。paas-alert为了可以提供多种灵活配置告警通知方式和告警信息的统一管理
2022-09-27 17:55:41
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原创 基于Elastic Service中Watcher在日志EFK系统中告警应用
日志告警，是基于EFK日志系统中的es(es版本是7.10.1) [watcher](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/xpack-alerting.html)。wathcer 是es中支持的一种定时任务调度引擎，可以对现有的索引内容进行监控，告警支持告警记录、发送通知、通知第三方（webhook）
2022-09-06 16:09:18
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原创 EFK 日志收集系统
日志系统采用ES、filebeat、Kabana工具搭建，整个版本是采用6.8。filebeat负责采集，定义日志文件采集格式，并配置输出到es时对日志进行预处理pipeline（能够对特有的字段进行检索，比如根据traceId、appName检索等)......
2022-08-11 16:24:06
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原创 skywalking告警入门
skywalking将上报的服务数据按照[领域]划分，通过不同领域的数据记录服务不同层次状态。而oal就是作用于领域对象的语言，oal是按照指定规则写出的数据模型，skywalking内部会根据模型作用的领域实例id进行聚合。告警是以聚合结果为基础，按照指定的触发规则...
2022-08-11 15:57:51
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空空如也
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