AI Agent指的是有能力主动思考和行动的智能体，能够以类似人类的方式工作，通过大模型来“理解”用户需求，主动“规划”以达成目标，使用各种“工具”来完成任务，并最终“行动”执行这些任务。

历史总是在众目睽睽之下隐藏其最大的变革。当 MS-DOS 安静地变成 Windows 3.1 时，很少有人会想到它将定义个人计算数十年。当 iOS 在 2008 年带着一个小巧的应用商店推出时，它不仅为手机提供动力，还解锁了整个行业。现在，我们再次正处于另一次变革的边缘：基于 AI 的操作系统平台的崛起，这些平台从一开始就以 AI 为主要参与者，而不是人类。利害关系巨大，控制主导 AI 操作系统的

对于故障章节这样的大块文本，直接向量化可能包含大量噪声。我们可以利用 LLM生成章节摘要，创建一个高度浓缩、信息密集的知识索引。# 1. 依赖导入 (Dependencies)from langchain_community.chat_models.ollama import ChatOllama # 示例使用Ollama# 2. 模型和Prompt配置 (Model and Prompt Con

LangChain是一个用于开发由大语言模型驱动的应用程序的。

文章强调RAG系统核心在于业务而非技术，不同业务场景对RAG有不同要求。作者以咨询类场景为例，选择markdown作为统一文档处理载体，因其对人和模型都友好。文档处理需根据业务需求去除噪音数据，选择合适的数据结构化形式，而非过度优化技术流程。正确的业务理解是提高RAG系统效果的关键，避免本末倒置。在RAG系统中，业务比技术更重要；好的业务和设计能大大减少你的工作量，并提升召回率。在刚开始做RAG的

从理解到规划，从执行到记忆，每一环都够写一篇论文，也足以做一家公司。哪怕只把一个环节打磨到“工程可用、指标稳定”，就能为个人和企业带来实打实的价值。

既然 SQL 这条路不通，那我就自己造一个“数据库”——封装一套自定义的查询工具（Function Calling），让 LLM 通过 ReAct 的范式来调用。这样，工具的行为完全由我定义，可控性大大增强。

这是一套基于Spring AI框架的综合实战课程，涵盖前后端+DevOps，从RAG到MCP实现企业级AI Agent智能体。课程包含38节视频+文档，教授多种执行模式、可视化链路编排、MCP工具服务，适合希望提升AI开发能力、增强核心竞争力的程序员。项目已部署上线，提供完整代码，帮助学习者掌握AI Agent开发能力和架构设计思维。这是一套综合，基于 Spring Ai 框架实现，Ai Agen

tools = [{}]Agent 本质上是 大模型能力的拓展：它让模型不仅能“说”，还能“做”。通过任务规划、上下文记忆和工具调用，Agent 逐渐变成了一个通用的“智能助手”。而创建一个 Agent，其实门槛并不高——从简单的 API 封装，到平台化的一键生成，每个人都能快速上手。未来，Agent 很可能会像今天的 App 一样，成为 AI 时代的基础应用形态。最后，让我们来回答一下文章开头提

文章介绍AI Agent经济面临的支付瓶颈，传统跨境支付高费率、延迟和加密支付操作复杂等问题制约发展。Zen7 Labs提出DePA（去中心化支付智能体）解决方案，通过多Agent协同架构实现秒级支付、高频小额交易和跨链兼容，采用"一次授权，多次免密"机制保障安全。该方案已在GitHub开源，有望重塑全球支付格局，为万亿美元AI Agent经济提供基础设施支持。现有支付方案无法适配AI Agent