现在“Agent”这个词太火了，好像什么产品都要蹭一下。但如果你仔细看，Copilot、Assistant、Agent 这几个概念经常被混着用。今天这篇文章，我们就从 Copilot 到 Agent 的演进讲起，再把GithubCopilot、 Cursor、Trae、Claude Code、WorkBuddy等产品拉出来对比理清。

现在“Agent”这个词太火了，好像什么产品都要蹭一下。但如果你仔细看，Copilot、Assistant、Agent 这几个概念经常被混着用。今天这篇文章，我们就从 Copilot 到 Agent 的演进讲起，再把GithubCopilot、 Cursor、Trae、Claude Code、WorkBuddy等产品拉出来对比理清。

通过企业微信机器人工作流结合AirScript实时读取表格数据，再由大模型分析回答。员工@机器人即可查询售后单状态，无需打开WPS或迁移系统。架构为：WPS存数据，AirScript读数据，工作流调度，AI生成回答。

存储用户和 AI 的对话消息管理对话上下文长度提供对话历史的访问和修改方法默认的实现类SimpleAiMessageChatMemory是基于内存的，适合单会话场景，但不支持持久化。创建一个实现AiMessageChatMemory接口的类@Component@Override@Override@Override@Overridebreak;break;

在spring框架下，基于deepseek api的调用，如何通过导入Pinecone向量数据库实现rag检索增强

从SpringBoot启动、api调用到存储MySQL数据库的详细步骤，以及git代码分享

在开始之前，让我们先理解几个核心概念：大语言模型（如 GPT、DeepSeek）虽然强大，但存在一些固有问题：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索和生成的技术方案：简单来说，RAG 就像是给 AI 配备了一个"参考书库"，让它在回答问题前先查阅相关资料。传统数据库擅长精确匹配，但不擅长"语义相似"的搜索。向量数据库可以：DeepSee

存储用户和 AI 的对话消息管理对话上下文长度提供对话历史的访问和修改方法默认的实现类SimpleAiMessageChatMemory是基于内存的，适合单会话场景，但不支持持久化。创建一个实现AiMessageChatMemory接口的类@Component@Override@Override@Override@Overridebreak;break;

本文介绍了SpringAI调用DeepSeek API的完整流程，包括SpringBoot项目搭建到数据存储MySQL。重点解决了流式响应在微信小程序中出现中文乱码的问题，最终发现是微信开发者工具版本过低导致。通过升级到最新版本1.06.2503281后问题得到解决，该版本开始支持SSE/Chunked请求调试。文章还提供了相关技术文档的参考链接。

从SpringBoot启动、api调用到存储MySQL数据库的详细步骤，以及git代码分享