RAG（检索增强生成）是一种结合检索与生成能力的技术框架，由Meta在2020年提出。其核心工作流程包括索引（文档分块、向量化存储）、检索（查询向量化、相似度匹配）和生成（基于检索结果生成回答）三个阶段。RAG通过动态检索外部知识库，解决了传统LLM的知识时效性、幻觉问题和专业领域知识不足等局限。关键技术组件包括Embedding模型、向量数据库和检索器/生成器。优化策略涵盖混合检索、重排序和查询

本文系统梳理了Agent规划的核心能力，包括思维链（CoT）、ReAct、思维树（ToT）和规划执行（Plan-and-Execute）四大范式，详细解析了任务分解的三种策略（逐步、层级、并行），并探讨了自我反思机制与执行监控方法。文章还介绍了记忆增强规划和主流开源框架（如LangChain），为构建具备复杂任务处理能力的智能Agent提供了全面的技术路线和工程实践指导。

本文概述了Agent设计的三大范式：ReAct、Plan-and-Execute和Reflection。ReAct通过交替推理与行动实现灵活交互，适合简单任务但缺乏全局视角；Plan-and-Execute先规划后执行，适合复杂任务但成本较高；Reflection通过评估和重试提升输出质量，但延迟和成本显著增加。文章提供了Java伪代码示例，并给出工程化建议，包括设置资源预算、日志记录和评估规则化

Agent记忆系统分为感知记忆（原始输入）、短期记忆（上下文窗口）、长期记忆（跨任务存储）和实体记忆（结构化事实）。核心设计需解决存什么（关键信息筛选）、怎么存（混合存储策略）和何时取（主动/被动检索）。通过滑动窗口、摘要压缩和分层卸载管理上下文限制，并整合去重、冲突消解和知识提炼优化记忆质量。知识图谱可增强记忆关联性，而向量数据库+结构化存储的混合方案是主流实践。完整闭环需实现"读取-

任务拆分是提升Agent性能的关键策略，主要动机包括突破LLM上下文限制、降低错误传播风险和提高并行效率。设计方式分为三类：静态拆分（预定义流程）、动态拆分（LLM实时规划）和自适应递归拆分（失败时细化步骤）。工程要点包括粒度控制、依赖分析、并行调度和Replan机制，每步需明确验收标准。验证准则要求拆分结果具备完备性、独立性和可验证性。典型流程采用Planner-Executor-Aggrega

本文探讨了AI系统中的三个核心概念：Tools、Agent和Workflow的区别与联系。Tools是最小能力单元，提供具体函数功能；Agent是自主决策主体，能灵活调用Tools；Workflow则是开发者预设的执行流程。三者可组合使用，形成Agentic Workflow模式，兼顾灵活性与可控性。文章还介绍了常见编排模式（如提示链、路由、并行化等）和工程实践建议，强调要在关键节点嵌入Agent

摘要： Agent系统以LLM为决策核心，通过工具系统、记忆系统和规划模块协同工作，实现目标分解与任务执行。核心组件包括：LLM负责意图理解与决策；工具系统封装外部能力接口；记忆系统管理短期/长期状态；规划模块拆解复杂目标。工程挑战涉及模型选择、上下文限制、记忆噪声和工具可靠性等问题。实践建议从最小闭环开始，逐步扩展记忆、规划和异常处理功能，注重测试覆盖率和成本控制。关键点在于明确System P

Agent是具备自主规划与动态执行能力的AI系统，其核心在于形成"目标→拆解→执行→反馈→调整"的闭环，而非简单的工具调用。与LLM相比，Agent能主动推进多步任务、保持持续状态并实现真实动作执行。典型架构包含决策模型、工具层、记忆层和控制层，通过"感知-规划-行动-再感知"循环动态调整策略。常见设计范式包括ReAct（边推理边行动）、Plan-and-E

本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba框架搭建一个名为"AI简历魔法师"的智能代理Demo。该项目基于Spring Boot 3.3.5和Spring AI 1.1.2技术栈，结合PostgreSQL和pgvector实现简历文档解析、知识库检索(RAG)、智能工具调用等核心功能。文章详细讲解了环境准备、项目初始化、核心配置以及PostgreSQL+pgvecto

Windows下Dify配置常见问题解决方案 本文总结了在Windows 11(WSL2+Docker)环境下部署Dify 1.13.3时遇到的典型问题及解决方案： 管理员设置500错误：因PostgreSQL权限问题导致，需修改docker-compose.yaml将数据卷改为命名卷，启动时需加--profile postgresql参数 Weaviate连接失败：同样因profile配置导致服