Spring AI 把大模型能力封装成符合 Spring 习惯的抽象，让 Java 团队可以用较低成本接入 AI。建议按“对话 → 提示词模板 → 结构化输出 → RAG → 工具调用”的顺序逐步实践，每一步都先跑通最小示例，再考虑工程化与安全加固。

AI Agent 开发的名词体系仍在快速演进，新概念、新协议层出不穷。建议在掌握上述核心术语的基础上，结合具体框架的官方文档和实际项目反复对照，把名词真正转化为可落地的工程认知。名词只是入口，理解其背后的设计动机与适用边界，才是用好 Agent 的关键。

Java 转 AI Agent 开发，本质上是把已有的工程能力迁移到一个新的技术栈上。路线可以概括为：补 Python 与 AI 基础 → 练 Prompt 与模型调用 → 做 RAG → 理解 Agent 机制 → 用 Java 服务化落地 → 建立评测与上线能力。每一步都要求有可运行的产出，这样半年后你拿出的不是一个“学过”的标签，而是一套能证明能力的项目组合。

本文从环境准备出发，介绍了 LangChain4j 的基本用法、核心抽象以及一个带记忆的对话助手示例。掌握这些内容后，你可以进一步探索 RAG 检索增强生成、工具调用和流式输出等进阶能力，把大模型真正融入 Java 业务系统。

前者 7B 到 14B 的代码模型就够用，后者建议直接考虑云端方案。建议先用 7B 的 Q4 量化版本跑通全流程，确认工具链和体验符合预期后，再根据显存升级到 14B 或 32B。没有独立显卡也能跑，用 CPU 加内存推理 7B 的 Q4 模型是可行的，但速度通常在每秒几个 Token，只适合离线批处理，不适合交互式补全。如果多人共用一台带显卡的服务器，Ollama 也能直接对外提供服务，但它的并