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MyCat 是基于 MySQL 协议的开源分布式数据库中间件（基于MySQL协议，开发人员只需要像使用MySQL一样使用MyCat）。对于MyCat，需要掌握的是如何对其进行配置。垂直拆分：先按业务拆，降低耦合，优先解决业务复杂度水平拆分：再按数据量拆，解决性能瓶颈，单表超 2000 万再考虑MyCat：无侵入、易运维，是中小团队落地分库分表的首选方案分片规则：取模均匀、范围简单、一致性 Hash

和Spring AI。如果你是 Spring 生态的重度用户，两者都可以选。与 LangChain（Python）概念高度对应，迁移成本低Spring Boot 起步依赖，配置即用声明式@AiService注解，代码极简内置 RAG、Tools、会话记忆等高阶能力官网：https://docs.langchain4j.dev用@Tool描述方法作用，用@P@Tool("预约志愿填报服务") pub

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2025年是智能体的元年，也注定是智能体集中爆发的一年！Agent与Tools（工具）的交互：Agent需要调用外部工具和API、访问数据库、执行代码等Agent与Agent（其他智能体或用户）的交互：Agent需要理解其他Agent的意图、协同完成任务、与用户进行自然的对话MCP解决了第一个挑战，而A2A协议则解决了第二个挑战。使用MCP的重点是理解MCP的工作机制！

在该层，服务器会解 析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等， 最后生成相应的执行操作。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。的，而不是 基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。语句，服务器

大模型（LLM）虽强大，但存在无记忆、无外部能力、易幻觉三大缺陷，无法直接落地企业级应用。LangChain是大模型应用开发的标准框架，通过模块化设计补齐 LLM 短板，让开发者快速搭建聊天机器人、私有知识库、自主智能体等 AI 应用。LangChain 是基于大语言模型构建 AI 应用的开发框架，核心价值是模块化、流程化、标准化大模型应用开发，屏蔽底层差异，让开发者专注业务逻辑。# 初始化摘要记